Selon 1M AI News, Ollama a annoncé la prise en charge du lancement de Pi via la commande ollama launch pi, un outil d’agent de programmation AI minimaliste développé par Mario Zechner. Il intègre un système d’extensions via plugins, permettant même aux utilisateurs de faire écrire des extensions à Pi. Pi s’installe globalement via npm, avec ses fichiers de configuration stockés dans le répertoire ~/.pi/agent/, et supporte l’intégration avec des modèles locaux Ollama (comme qwen3-coder) ainsi que plusieurs fournisseurs de services cloud.
Le fondateur d’Ollama, Jeffrey Morgan, a déclaré que Pi est conçu avec finesse, permettant une personnalisation poussée, et peut offrir de bonnes performances même avec de petits modèles (y compris la série Qwen 3.5 en local). La commande ollama launch a été lancée le 23 janvier de cette année, permettant de démarrer sans configuration des outils de programmation tels que Claude Code, OpenCode, Codex, Droid, etc. L’ajout de Pi étend encore l’écosystème des agents disponibles.
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Message de Gate News, 23 avril — OpenClaw, une plateforme open source d’agent IA, a publié la version 2026.4.22 le 22 avril, dont le plus grand changement est l’alignement des cycles de vie du harness Codex et du harness Pi. Auparavant, les plugins se comportaient de façon incohérente entre les deux voies de harness, certains hooks étant absents dans certains environnements. La nouvelle version consolide les hooks critiques, notamment before_prompt_build, before_compaction/after_compaction, after_tool_call, before_message_write, et llm_input/llm_output/agent_end, éliminant la nécessité pour les développeurs de maintenir des implémentations distinctes pour chaque voie. La mise à jour introduit aussi la prise en charge du middleware async tool_result pour les extensions de plugin côté Codex.
Les améliorations de performance sont considérables : le chargement des plugins utilise désormais Jiti natif, réduisant le temps de démarrage de 82 % à 90 %, tandis que l’exécution de doctor --non-interactive a diminué d’environ 74 %. Le niveau de réflexion par défaut pour les modèles d’inférence a été relevé de désactivé/faible à moyen, permettant des sorties de raisonnement par défaut pour les configurations non modifiées. D’autres correctifs incluent le fait que les appels d’agent multi-tours de Kimi K2.6 n’interrompent plus en raison d’une corruption de l’ID tool_call, une meilleure gestion de la mémoire des sous-processus Linux avec un ajustement automatique de oom_score_adj, et un nouveau système de récupération de configuration last-known-good pour empêcher que les crashs de Gateway ne soient causés par des écrasements accidentels de configuration.
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