Moxt : un espace de travail natif d'agents où les collègues IA partagent le bureau

Moxt se présente comme un Agent-Native Workspace, et la formule est littérale : pas une fenêtre de chat de plus, mais un espace de travail où les membres humains et les collègues IA occupent le même lieu. Chaque membre reçoit un assistant personnel nommé momo, doté d'une mémoire persistante, capable de lire et écrire les fichiers de l'espace, de faire de la recherche web, d'écrire du code, de construire des tableaux de bord, de rédiger des documents et de se connecter directement à Slack ou Feishu — une mention dans un canal suffit pour confier une tâche. Pour des équipes déjà dispersées sur une douzaine d'outils SaaS, une IA qui vit dans le flux existant ressemble davantage aux habitudes réelles qu'un onglet supplémentaire.

La plupart des outils d'IA échouent sur le contexte. Chaque conversation commence par un briefing, les fichiers sont éparpillés entre disques, historiques et courriels, et le modèle ne voit que l'extrait collé. Moxt traite le contexte comme une infrastructure : les fichiers téléversés deviennent du Markdown, lisible et modifiable directement, tandis que les préférences, règles et savoir-faire métier issus des échanges sont écrits dans des fichiers système — user_profile.md, MEMORY.md et AGENTS.md — qui persistent entre les sessions et peuvent être ouverts et corrigés à la main.

La structure comporte deux niveaux : Team Space héberge le matériel partagé et les collègues IA, Personal Space les fichiers individuels, avec des droits séparés. Les collègues IA ne sont pas un assistant générique mais des rôles configurables — recrutement, marketing, ingénierie — chacun avec ses fichiers Rules, Skills et Memory qui accumulent de l'expérience. La tarification suit la même logique : on paie seulement le travail réellement exécuté.

Ce que fait Moxt

Un assistant par membre

Chaque personne dispose d'un momo indépendant, intégré par un court échange sur son rôle, sa langue préférée et son style de documents. Les assistants sont isolés les uns des autres : les préférences personnelles ne contaminent pas la configuration d'un collègue.

Mémoire persistante dans des fichiers lisibles

Le contexte est écrit dans user_profile.md, MEMORY.md et AGENTS.md et survit entre les sessions. L'effet concret : briefer l'IA une seconde fois coûte bien moins cher que la première, et comme la mémoire est un fichier, elle s'inspecte, se corrige ou se vide.

Gestion native des fichiers

Deux niveaux, Team Space et Personal Space, avec des téléversements convertis en Markdown pour que l'IA lise, écrive et crée des fichiers. Sur un travail documentaire, cela décide si le modèle réagit à un extrait collé ou travaille réellement sur votre matériel.

Collègues IA configurables

On peut créer des agents spécialisés — RH, marketing, etc. — et accumuler du savoir métier via les fichiers Rules, Skills et Memory. Plusieurs collègues gardent des espaces séparés, leur expertise ne se mélange donc pas.

Exécution de tâches multimodales

Couvre la recherche web, la création de tableaux de bord, les projets Python, les scrapers de veille concurrentielle, l'édition de documents et les modèles d'e-mail. L'éventail est large ; le plafond réel dépend du modèle et de l'environnement d'exécution.

Intégration à la messagerie

Slack et Feishu natifs : on mentionne le collègue IA dans un canal et la tâche est confiée sans ouvrir un autre site. Pour les équipes centrées sur la messagerie, c'est la voie d'adoption la moins frictionnelle.

Premiers pas

1. S'inscrire sur moxt.ai, cliquer sur commencer et créer un espace en nommant celui de l'équipe.
2. Générer un lien d'invitation dans les réglages, ajouter les collègues humains et attribuer les rôles Admin ou Member.
3. Terminer l'échange d'intégration avec momo en précisant rôle, langue préférée et style de documents.
4. Créer des dossiers dans Team Space ou Personal Space et téléverser le matériel ; les fichiers passent en Markdown.
5. Saisir la demande dans le panneau latéral ou mentionner un dossier précis pour que l'IA utilise le contexte existant.
6. Ouvrir AI Teammates pour créer un agent spécialisé et configurer rôle, Rules, Skills et Memory.
7. Associer Slack ou Feishu dans Integrations, puis mentionner le collègue IA dans un canal pour démarrer.

Prix et facturation

• Les crédits mesurent le travail réellement exécuté par l'IA, plus proche d'une facture de consommation que d'une licence par utilisateur.
• Le taux est fixe : 100 crédits par dollar ; ils n'expirent pas, ne sont pas réinitialisés chaque mois et peuvent être rechargés à tout moment, sans montant imposé.
• L'inscription inclut 1 000 crédits, versés à la création du premier espace, de quoi essayer avant de payer.
• Conversations, exécutions, automatisations, tâches planifiées et travail autonome des collègues consomment des crédits, mais créer un collègue est gratuit.

À qui cela convient

• Équipes recrutement, marketing et opérations avec beaucoup de documents répétitifs à déléguer à un agent.
• Équipes déjà sur Slack ou Feishu qui ne veulent pas d'une plateforme de plus réservée à l'IA.
• Métiers où le matériel est réparti entre plusieurs documents et où le modèle doit raisonner entre eux, pas sur un paragraphe collé.
• Équipes prêtes à concevoir rôles et règles d'agents en amont : plus la division du travail est claire, plus le gain est net.

Limites et précautions

• Web uniquement : pas de client de bureau ni d'application mobile, l'usage hors ligne et mobile dépend donc du navigateur et de l'intégration à la messagerie.
• Les fichiers sont centrés sur Markdown et les téléversements sont convertis ; vérifiez la fidélité d'abord sur les mises en page complexes, les formules ou les très grands tableaux.
• Le produit suppose une familiarité de base avec les outils d'IA et recommande de définir les rôles d'agents avant déploiement, sinon les collègues deviennent des chatbots génériques.
• La mémoire réside dans user_profile.md, MEMORY.md et AGENTS.md ; quand plusieurs personnes partagent un collègue, leurs préférences peuvent entrer en conflit : convenez de règles d'entretien.
• La consommation de crédits croît avec la complexité : un scraper ou un tableau de bord au long cours coûte nettement plus qu'une conversation, d'où l'intérêt de tester avec un petit budget.
• La source ne détaille ni tarifs entreprise, ni localisation des données, ni certifications de conformité ; à vérifier auprès de l'éditeur avant de traiter des données sensibles.

Questions fréquentes

Quelle différence avec un assistant généraliste ?

Un assistant généraliste fonctionne par conversation et reçoit le contexte par copier-coller. Moxt place le contexte dans l'espace de travail : les téléversements deviennent du Markdown pour une lecture et une écriture directes, la mémoire persiste dans des fichiers Markdown entre les sessions, et plusieurs collègues IA par métier s'utilisent dans Slack et Feishu. La différence : traiter l'IA comme un membre permanent de l'équipe, non comme un outil ponctuel.

La mémoire est-elle inspectable et corrigeable ?

Elle est stockée dans des fichiers lisibles comme user_profile.md, MEMORY.md et AGENTS.md, que vous pouvez ouvrir, modifier ou vider à tout moment. Une revue périodique est judicieuse, surtout si plusieurs personnes partagent un même collègue et que les préférences risquent de s'écraser.

Comment fonctionne la tarification ?

Des crédits à 100 par dollar, 1 000 offerts à l'inscription, sans expiration. Seul le travail exécuté est facturé et créer un collègue est gratuit. Le coût dépend de la tâche : une conversation ordinaire reste modique, tandis que des scrapers longs ou des tableaux de bord s'accumulent.

Quelles plateformes sont prises en charge ?

C'est un produit web avec intégrations Slack et Feishu : les tâches se lancent en mentionnant le collègue IA dans un chat. La source ne mentionne ni client de bureau ni application mobile.