Comment utiliser l'IA gratuite dans AWFlow : Agents, Chat et Automatisation sans clé API

Le hook. Un install, trois choses.Une introduction de 3 secondes avant le premier chapitre.Le hook. Un install, trois choses.Une introduction de 3 secondes avant le premier chapitre.

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1. 1La tâche en premierPour le chat et les agents : choisissez Chat.
2. 2Lisez la carteTaille et compatibilité avant de télécharger.
3. 3Protégez votre stockageActivez Conserver les modèles installés.

Choisissez un modèle et installez-le.Pour la plupart des ordinateurs : Llama 3.2 1B (q4f16_1), environ 879 Mo.Tâches en premier. Choisissez Chat pour l'assistant et les agents.Modèles groupés par tâche à travers WebLLM, TF.js et transformers.js.Chaque carte montre la taille et si ça rentre sur votre appareil.La compatibilité est estimée depuis le rapport mémoire du navigateur ; testez après l'installation.Conserver les modèles installés dit au navigateur de ne pas les effacer.Les navigateurs peuvent supprimer les données stockées en cas de pression sur le stockage.Choisissez un modèle et installez-le.Pour la plupart des ordinateurs : Llama 3.2 1B (q4f16_1), environ 879 Mo.

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1. 1Choisissez une varianteLa plus petite d'abord : environ 879 Mo.
2. 2InstallerSe télécharge en arrière-plan pendant que vous travaillez.

Une fois terminé, AWFlow le définit par défaut pour le chat.Aucune configuration supplémentaire nécessaire.Choisissez la plus petite qui rentre sur votre appareil.q4f16_1 : poids en 4 bits, calcul float-16 — le point de départ habituel.L'installation tourne en arrière-plan. Vous pouvez continuer à travailler.Progression affichée dans la carte du modèle ; annulable à tout moment.Une fois terminé, AWFlow le définit par défaut pour le chat.Aucune configuration supplémentaire nécessaire.

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1. 1Vérifiez le modèleAffiche le modèle installé par défaut.
2. 2Tapez un messageDemandez n'importe quoi, ou à propos de la page.
3. 3Compteur de contexteMontre combien de la fenêtre est utilisé.

Rien n'a quitté l'onglet.Zéro donnée envoyée à un point de terminaison externe avec Web LLM.Le sélecteur de modèle montre quel modèle traite votre message.Sélectionne parmi les modèles Web LLM installés sur la page IA locale.Tapez n'importe quoi. La réponse vient de votre appareil.La requête ne quitte jamais le navigateur avec un modèle local.Le compteur de contexte montre la mémoire du modèle se remplir.Chaque message s'ajoute à la fenêtre de contexte ; les anciens en sortent quand elle est pleine.Rien n'a quitté l'onglet.Zéro donnée envoyée à un point de terminaison externe avec Web LLM.

Même interface qu'un modèle cloud. Juste une destination différente.La boîte de chat est identique ; la différence est le réglage du sélecteur de modèle.Votre texte va au modèle. Le modèle est aussi dans votre navigateur.Le moteur Web LLM tourne sur votre GPU via WebGPU ; aucune requête HTTP vers un serveur.Le modèle est dans le même navigateur. Pas d'aller-retour vers un serveur.L'inférence est locale ; les poids ont été téléchargés une fois.La réponse revient. Rien n'a quitté l'onglet.Zéro donnée envoyée à un point de terminaison externe.Même interface qu'un modèle cloud. Juste une destination différente.La boîte de chat est identique ; la différence est le réglage du sélecteur de modèle.

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1. 1Commencer videOu choisissez un modèle.
2. 2Décrivez ce que vous voulezAria crée l'agent pour vous.
3. 3Utiliser un modèleAgents prêts à l'emploi pour les tâches courantes.

Dans les deux cas, le modèle est celui que vous avez installé.L'agent utilise le modèle IA locale par défaut sauf si vous changez le sélecteur.Partez de zéro ou choisissez un modèle.Les modèles sont des définitions d'agents pré-remplies avec un rôle, des compétences et un prompt.Décrivez l'agent en mots simples.Aria lit la description et rédige l'agent : rôle, compétences, base de connaissances optionnelle.Les modèles vous donnent un point de départ prêt à l'emploi.Chaque modèle définit le rôle, active les compétences pertinentes et inclut un prompt.Dans les deux cas, le modèle est celui que vous avez installé.L'agent utilise le modèle IA locale par défaut sauf si vous changez le sélecteur.

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1. 1Ouvrez un agentChaque agent a son propre fil.
2. 2Modèle pour cet agentChangez-le ici pour remplacer le défaut.
3. 3ChatToutes ses actions utilisent ce modèle.

Revenez au défaut à tout moment.Le sélecteur se réinitialise au défaut IA locale si vous effacez la priorité.Ouvrez le chat d'un agent. Chacun a son propre fil.Les fils sont par agent ; mémoire et contexte sont limités à l'agent.Changez le modèle pour cet agent uniquement.Le sélecteur de modèle ici remplace le défaut pour la session de cet agent.Tout ce que l'agent fait utilise ce modèle.Lire une page, rechercher, rappeler depuis la mémoire — tout passe par le même modèle.Revenez au défaut à tout moment.Le sélecteur se réinitialise au défaut IA locale si vous effacez la priorité.

Ouvrez l'étape résumé. Changez la longueur et le style à votre goût.Nœud résumé : max 120 mots, quelques points clés. Le modèle est le défaut IA locale.Un vrai workflow. Copiez-le dans votre AWFlow en un clic.L'exemple docs : Obtenir tout le texte → Résumer (IA locale) → Afficher le résumé.Ouvrez l'étape résumé. Changez la longueur et le style à votre goût.Nœud résumé : max 120 mots, quelques points clés. Le modèle est le défaut IA locale.

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1. 1L'étape IAContient le prompt.
2. 2Emplacement du modèleVotre modèle local installé est ici.
3. 3Test d'exécutionS'exécute sur la page actuelle.

L'emplacement de modèle est la seule chose qui change si vous upgradez.La logique, le prompt et le reste du workflow restent exactement les mêmes.L'étape IA est une Chaîne LLM basique.Applique un template de prompt aux données entrantes. N'importe quel modèle peut aller dans l'emplacement en dessous.L'emplacement du modèle contient le modèle local.Nœud Web LLM : utilise le modèle navigateur installé. Changez pour un modèle cloud pour upgrader.Testez-le sur la page actuelle.Le bouton Tester le workflow exécute le workflow une fois et affiche les sorties sous chaque nœud.L'emplacement de modèle est la seule chose qui change si vous upgradez.La logique, le prompt et le reste du workflow restent exactement les mêmes.

Le résultat apparaît dans le panneau latéral.Le nœud Afficher le résumé écrit dans le panneau d'affichage.Le texte de la page entre.Obtenir tout le texte lit le texte DOM visible.Obtenir tout le texte extrait ce qui est lisible.Tous les nœuds texte visibles, sans HTML ni balises.Le modèle local le résume.Nœud Web LLM : prompt + texte → résumé. Aucun appel API.Le résultat apparaît dans le panneau latéral.Le nœud Afficher le résumé écrit dans le panneau d'affichage.

Q&R sur la page actuelle est le workflow le plus simple à construire.Passez le texte de la page comme contexte ; posez la question.Résumer fonctionne bien.La résumation est une tâche de compression ; les petits modèles sont compétitifs.Extraire des champs du texte non structuré est un cas d'usage fort.Extraction structurée du texte de page : nom, prix, date, etc.Classifier des éléments est rapide et gratuit à n'importe quelle échelle.Étiqueter des milliers d'éléments coûte la même chose qu'en étiqueter un.Réécrire du texte court : sujets d'emails, points clés, courtes réponses.Petite fenêtre de contexte ; gardez l'entrée courte pour les meilleurs résultats.Rédiger de courts messages depuis le contexte économise des minutes par jour.Agent avec contexte de page + prompt de rédaction d'email.Q&R sur la page actuelle est le workflow le plus simple à construire.Passez le texte de la page comme contexte ; posez la question.

Essayez maintenant. Le workflow est à un clic.Essayez maintenant. Le workflow est à un clic.

Les workflows restent les mêmes quand vous upgradez le modèle.L'emplacement de modèle est un nœud dépendance ; le changer ne change pas la logique.Un seul install. Tout l'utilise.Un modèle sur IA locale, partagé par l'assistant, chaque agent et chaque nœud de workflow.Le chat est immédiat. Ouvrez le panneau latéral et commencez.Le modèle par défaut est pré-sélectionné ; changez-le depuis le sélecteur de modèle.Les workflows restent les mêmes quand vous upgradez le modèle.L'emplacement de modèle est un nœud dépendance ; le changer ne change pas la logique.