Gulliver est mon agent IA personnel, en production 24h/24 : il trie mes emails, publie sur les réseaux sociaux, prospecte, gère mes tâches planifiées, et je le pilote depuis Telegram.
Deux façons de mobiliser l'IA selon le besoin : l'API Anthropic en direct pour le chat conversationnel, et le CLI Claude Code piloté en sous-processus pour les tâches agentiques plus longues. Une architecture multi-agents fait tourner plusieurs instances Claude Code en parallèle, avec suivi d'usage.
Intégrations IA
Ce que l'IA fait dans le produit
Des skills dédiés s'ajoutent au fil des besoins : réseaux sociaux, génération de vidéo, rédaction d'articles SEO, prospection.
Le pilotage de plusieurs agents en parallèle a imposé un suivi d'usage précis dès le départ — sans lui, impossible de savoir quel agent consomme quoi.
Qualité
Tests et vérifications
Conteneurisé, exposé via un tunnel Cloudflare
Scheduling par cron applicatif (APScheduler) pour les tâches récurrentes
Déploiement & exploitation
Ce qui part en production
Docker + docker-compose sur un serveur dédié, redémarrage et mise à jour par script.
Sécurité
Ce qui protège le produit
Intégration Telegram comme canal de commande, avec les mêmes principes de garde que les autres projets : contexte explicite par tâche, pas d'action irréversible sans confirmation.
Ce qui a cassé, ce que j'ai appris
C'est le projet où l'orchestration multi-agents s'est construite le plus par itération : chaque agent a son périmètre, son modèle choisi selon l'enjeu, et un état de reprise écrit pour que la session suivante n'ait pas à deviner ce qui a déjà été fait.