Proactive Suggestions

Automatic tool recommendations without explicit search

En bref

Les suggestions proactives de PML, c'est comme un collègue expérimenté qui anticipe vos besoins. Vous venez de lire un fichier JSON ? Il vous tend déjà le parseur avant que vous le demandiez. C'est la différence entre un assistant qui attend vos ordres et un partenaire qui comprend le contexte.

Pourquoi c'est utile ?

  • Découverte naturelle : Vous découvrez des outils que vous ne connaissiez pas
  • Gain de temps : Pas besoin de chercher l'outil suivant, il est suggéré
  • Apprentissage contextuel : Les suggestions s'améliorent avec l'usage
  • Workflows fluides : Les enchaînements d'outils deviennent évidents

Analogie simple :

Pensez à l'autocomplétion de votre téléphone, mais pour les outils :

  • Vous tapez souvent "Bonjour" puis "ça va ?" → Le téléphone suggère "ça va ?" après "Bonjour"
  • Vous utilisez souvent read_file puis parse_json → PML suggère parse_json après read_file

La différence : PML comprend aussi le sens de ce que vous faites, pas juste la séquence mécanique.

Trois types de contexte utilisés :

Contexte Comment ça fonctionne Exemple
Relations d'outils A souvent suivi par B read_file → suggère write_file
Capabilities Intent similaire à un pattern connu "traiter erreurs" → suggère workflow complet
Communauté Outils du même serveur Utilise postgres:query → suggère postgres:insert

Exemple concret :

Situation: Vous utilisez github:get_issue + filesystem:read_file
Intent: "Créer un rapport de bug"

PML analyse:
  → get_issue souvent suivi de add_comment (72%)
  → read_file souvent suivi de write_file (85%)
  → Intent matche la capability "bug_report_workflow"

Suggestions:
  1. github:add_comment (contexte issue)
  2. filesystem:write_file (contexte fichier)
  3. Capability complète "bug_report_workflow" (contexte intent)

What Are Proactive Suggestions?

Instead of waiting for you to search, PML can suggest tools automatically based on:

  • What you're currently doing
  • What tools you've already used
  • Patterns it has learned from past executions
You're using: read_file, parse_json

PML suggests: "You might also need:"
  → write_file (often used after read_file)
  → validate_schema (often used with parse_json)

Strategic Discovery Mode

In Strategic Discovery Mode, PML analyzes the current context and suggests relevant tools:

How It Works

Proactive Suggestions Flow

Context-Based Suggestions

PML uses multiple signals to generate suggestions:

1. Tool Relationships

If you use tool A, and tool B often follows A:

read_file ──(80% of the time)──▶ write_file

Then write_file is suggested when you use read_file.

2. Capability Matching

If your intent matches a known capability:

Intent: "Create a bug report from error logs"

Matching Capability: "error_to_issue"
  Tools: [read_file, parse_error, github:create_issue]

PML suggests the entire capability, not just individual tools.

3. Community Context

Tools from the same community are suggested together:

Using: postgres:query

Suggested (same community):
  → postgres:insert
  → postgres:update
  → postgres:transaction

When Suggestions Trigger

Suggestions appear in different scenarios:

Scenario Trigger
DAG Building When constructing a workflow
After Execution "You might also want to..."
On Error Alternative tools that might work
Idle Context Periodic suggestions based on history

Suggestion Quality

Not all suggestions are equal. PML ranks them by:

Factor Weight
Relationship strength How often tools are used together
Success rate How often the suggestion leads to success
Recency Recent patterns matter more
Context match How well it fits current intent

Opting Out

Suggestions are helpful but optional:

  • Ignore them if not relevant
  • Disable in configuration
  • Provide feedback to improve future suggestions

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