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Un agent IA léger en ligne de commande. Dépôt officiel : https://github.com/HKUDS/nanobot
Protocole : compatible OpenAI
  • Base URL : https://api.orcarouter.ai/v1 (doit inclure /v1)

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Installation

Nécessite d’abord uv, puis installez la commande nanobot : 
uv tool install nanobot-ai

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Configuration

Modifiez ~/.nanobot/config.json : 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "orcarouter/auto",
      "provider": "custom",
      "maxTokens": 4096,
      "temperature": 0.1
    }
  },
  "providers": {
    "custom": {
      "apiKey": "sk-orca-...",
      "apiBase": "https://api.orcarouter.ai/v1"
    }
  }
}

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Exécution

nanobot agent -m "Reply with exactly: OK" --no-logs --no-markdown
Attendez-vous à la réponse OK.

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Notes

  • Utilisez le provider prédéfini custom — n’inventez pas votre propre nom de provider. Les noms personnalisés sont ignorés et vous obtenez une erreur provider 'None'.
  • N’ajoutez pas de champ apiType au provider custom. Seul le provider intégré openai prend en charge apiType ; l’ajouter à custom échoue à la validation.
  • La base URL conserve le /v1 final, et agents.defaults.provider doit être défini sur custom.
  • Les noms de modèles utilisent le format vendor/model. Remplacez orcarouter/auto par un modèle spécifique comme anthropic/claude-opus-4.8 ou google/gemini-2.5-flash.

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Activer la réflexion / le raisonnement

Définissez reasoningEffort sous agents.defaults (ou une entrée modelPresets). Valeurs valides : none / low / medium / high / max. L’omettre (ou null) suit la valeur par défaut du modèle. 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
      "provider": "custom",
      "maxTokens": 16000,
      "reasoningEffort": "high"
    }
  },
  "providers": { "custom": { "apiKey": "sk-orca-...", "apiBase": "https://api.orcarouter.ai/v1" } }
}
maxTokens doit être supérieur au budget de réflexion. nanobot traduit reasoningEffort: high en un thinking.budget_tokens Anthropic ; si maxTokens (par ex. la valeur par défaut 4096) est plus petit, l’amont renvoie 400 max_tokens must be greater than thinking.budget_tokens. Augmenter maxTokens à ~16000 corrige le problème. (Vérifié : renvoie ✻ 391.)