WABLY-OS
AI Operating System Platform
Architecture d'un systeme d'exploitation IA multi-tenant — du contexte business aux agents autonomes, accessible via WhatsApp, Web et MCP.
Les 3 plans de l'architecture
Un AIOS n'est pas un monolithe. C'est 3 plans distincts qui s'alimentent mutuellement.
Comment on parle au systeme
Chat
WhatsApp, Web Dashboard, Telegram
Orchestrateur + IA + MCP
Intent Router, AI Engine, MCP Gateway
Claude Code / Cursor
Pour le consultant qui setup le client
Ce que le systeme sait
Context OS (fichiers .md)
Identite business, equipe, strategie, processus
Intelligence KB
Documents ingeres, articles, savoir structure
Database
Taches, historique, outputs generes, logs
Ce qui entre et sort en continu
Integrations & Connecteurs
Email, Calendar, Stripe, HubSpot, Slack, Fireflies...
Agents Autonomes
Daily Brief, Post-Meeting, Monitoring, Upsell...
Outputs Generes
Briefs, rapports, summaries en .md
Architecture en 4 couches
De l'interface utilisateur aux sources de donnees — chaque couche a un role precis.
INTERFACES
Comment les utilisateurs et agents interagissent
Chat IA pour le fondateur
Web Dashboard
Editer les .md et dashboards
Claude Code
Le consultant setup le client
API / MCP
Agents externes se connectent
ORCHESTRATION
"De quoi j'ai besoin pour repondre ?" — Le cerveau qui route
Intent Router
Classifie : contexte ? donnees live ? action ?
AI Engine
Charge hot + warm, genere la reponse, execute les tools
MCP Gateway
Route vers les bons tools : context, data, intel, actions
CONNAISSANCE
Le "cerveau" — ce que le systeme sait sur l'entreprise
Context OS
Nouveau"Qui sommes-nous ? Comment on fonctionne ?"
CONTEXT.md ← HOT
company/
team-structure.md
vision-mission.md
product/
platform-overview.md
sales/
process.md
objections.md ← auto-enrichi
customers/
icp-definition.md
brand/
voice-guidelines.md
Multi-tenant · Versioning · Hybrid search · Tiered retrieval
Intelligence KB
Existant"Ce qu'on sait" — documents, PDFs, articles, savoir
Complementarite
Context OS = identite et fonctionnement (stable)
Intelligence = savoir accumule (documents, enrichi)
CONNEXIONS AU MONDE REEL
Integrations, agents autonomes et outputs generes
Integrations (query live)
Temps reel — jamais copiees, toujours fraiches
Agents Autonomes
Cron ou evenement, alimentent le Context OS
Outputs Generes
briefs/
2026-03-28-daily.md
meetings/
2026-03-28-yann-call.md
reports/
2026-w13-swot.md
Historique searchable
4 natures de donnees
Chaque type a son format, sa frequence, et sa source de verite. Ne pas les melanger est la cle.
Le feedback loop
Comment le contexte reste vivant sans maintenance manuelle.
🎙️ Un meeting a lieu
Fireflies transcrit automatiquement
🤖 L'agent analyse
Extraction de taches, detection de changements
💡 Proposition d'update
"Nouvelle objection detectee : ajouter a sales/objections.md ?"
📱 Confirmation WhatsApp
Le fondateur repond via bouton [Oui] [Non]
✅ Context OS mis a jour
Le .md est enrichi, version incrementee
Resultat
Le Context OS reste frais. Personne ne maintient les fichiers manuellement. L'IA propose, l'humain valide.
Compound, don't repeat.
Interface MCP — 12 tools
N'importe quel agent IA peut se connecter via MCP et lire/ecrire les fichiers contexte.
Fichiers
Navigation
Recherche
Meta
Resources
Tous les fichiers hot concatenes
Fichiers warm selon l'intent
Retrieval en 3 tiers
200 fichiers par client — on ne charge jamais tout. On charge intelligemment.
HOT
Chaque requete
5-10K
tokens
CONTEXT.md + fichiers critiques
Toujours en memoire
WARM
Selon l'intent
10-50K
tokens
/sales/ si on parle vente, /product/ si produit
Charge a la demande
COLD
Recherche semantique
2-10K
tokens
Top 3-5 chunks pertinents
Hybrid BM25 + Vector + RRF
Stack technique
Construit sur Supabase/Postgres — reutilise l'infra prouvee d'Intelligence.