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7.9 KiB
Python
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# agent/agent.py
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from typing import Any, Dict, List
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import json
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from .llm import DeepSeekClient
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from .memory import Memory
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from .tools import make_tools, Tool
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class Agent:
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def __init__(self, llm: DeepSeekClient, memory: Memory):
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self.llm = llm
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self.memory = memory
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self.tools: Dict[str, Tool] = make_tools(memory)
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def _build_system_prompt(self) -> str:
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ctx = {"project_root": self.memory.get_project_root()}
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tools_desc = "\n".join(
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f"- {t.name}: {t.description}" for t in self.tools.values()
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)
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return (
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"Tu es un agent IA qui aide un développeur senior à gérer son projet local.\n"
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"Tu peux demander des informations de base (comme le chemin du projet)\n"
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"et tu peux utiliser des outils pour interagir avec le système de fichiers.\n\n"
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"Contexte utilisateur (JSON):\n"
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f"{json.dumps(ctx, ensure_ascii=False)}\n\n"
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"Règles IMPORTANTES pour les outils:\n"
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"1. Si tu ne connais pas la valeur d'un argument (par exemple project_root), "
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"TU NE DOIS PAS mettre null ou une valeur inventée.\n"
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" À la place, tu dois poser une question à l'utilisateur pour obtenir l'information.\n"
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"2. Ne propose set_user_profile QUE lorsque l'utilisateur a donné un chemin de projet explicite.\n"
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"3. Quand tu veux utiliser un outil, réponds STRICTEMENT avec un JSON de la forme :\n"
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'{ "thought": "...", "action": { "name": "tool_name", "args": { ... } } }\n'
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" - Pas de texte avant/après.\n"
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" - Les args doivent être COMPLETS et NON nuls.\n"
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"4. Quand JE (le système) te fournis un object JSON contenant 'tool_result' et 'intent', "
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"tu dois ALORS répondre à l'utilisateur en TEXTE NATUREL, et NE PAS renvoyer de JSON d'action.\n\n"
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"Tools disponibles:\n"
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f"{tools_desc}\n"
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)
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def _parse_intent(self, text: str) -> Dict[str, Any] | None:
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try:
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data = json.loads(text)
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except json.JSONDecodeError:
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return None
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if not isinstance(data, dict):
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return None
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action = data.get("action")
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if not isinstance(action, dict):
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return None
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name = action.get("name")
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if not isinstance(name, str):
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return None
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return data
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def _execute_action(self, intent: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
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action = intent["action"]
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name: str = action["name"]
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args: Dict[str, Any] = action.get("args", {}) or {}
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if name == "set_user_profile":
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project_root = args.get("project_root")
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if not project_root:
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return {
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"error": "missing_project_root",
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"message": (
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"Le modèle a demandé set_user_profile sans project_root. "
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"Tu dois d'abord demander à l'utilisateur de fournir un chemin "
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"de projet valide (ex: /home/francois/mon_projet)."
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),
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}
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tool = self.tools.get(name)
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if not tool:
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return {"error": "unknown_tool", "tool": name}
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try:
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result = tool.func(**args)
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except TypeError as e:
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# Mauvais arguments
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return {"error": "bad_args", "message": str(e)}
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return result
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def step(self, user_input: str) -> str:
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print("Starting a new step...")
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"""
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Un 'tour' d'agent :
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- construit le prompt system
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- interroge DeepSeek
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- si JSON d'intent -> exécute tool, refait un appel, renvoie réponse finale
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- sinon -> renvoie texte brut
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"""
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print("User input:", user_input)
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root = self.memory.data.get("project_root")
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print("Current project_root in memory:", root)
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# Unified system prompt that always allows tools
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tools_desc = "\n".join(
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f"- {t.name}: {t.description}\n Paramètres: {json.dumps(t.parameters, ensure_ascii=False)}"
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for t in self.tools.values()
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)
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if root is None:
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print("No project_root set - asking user and allowing tool use")
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system_prompt = (
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"Tu es un agent IA qui aide un développeur à gérer son projet local.\n\n"
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"CONTEXTE ACTUEL:\n"
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f"- project_root: {root} (NON DÉFINI)\n\n"
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"RÈGLES IMPORTANTES:\n"
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"1. Le project_root n'est pas encore défini. Tu DOIS d'abord demander à l'utilisateur "
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"le chemin absolu de son projet (ex: /home/user/mon_projet).\n"
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"2. Quand l'utilisateur te donne un chemin, tu DOIS immédiatement utiliser l'outil "
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"'set_project_root' pour le sauvegarder.\n"
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"3. Pour utiliser un outil, réponds STRICTEMENT avec ce format JSON:\n"
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' { "thought": "explication", "action": { "name": "nom_outil", "args": { "arg": "valeur" } } }\n'
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"4. Si tu réponds en texte (pas d'outil), réponds normalement en français.\n"
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|
"5. Quand le système te renvoie un tool_result, réponds à l'utilisateur en TEXTE NATUREL.\n\n"
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"OUTILS DISPONIBLES:\n"
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f"{tools_desc}\n"
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|
)
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else:
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print("Project_root is set - normal operation mode")
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system_prompt = (
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|
"Tu es un agent IA qui aide un développeur à gérer son projet local.\n\n"
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|
"CONTEXTE ACTUEL:\n"
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f"- project_root: {root}\n\n"
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|
"RÈGLES IMPORTANTES:\n"
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"1. Le project_root est défini. Tu peux utiliser les outils disponibles.\n"
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|
"2. Pour utiliser un outil, réponds STRICTEMENT avec ce format JSON:\n"
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' { "thought": "explication", "action": { "name": "nom_outil", "args": { "param": "valeur" } } }\n'
|
|
" EXEMPLE pour lister le dossier 'src':\n"
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|
' { "thought": "L\'utilisateur veut voir le contenu de src", "action": { "name": "list_directory", "args": { "path": "src" } } }\n'
|
|
" EXEMPLE pour lister la racine du projet:\n"
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|
' { "thought": "L\'utilisateur veut voir la racine", "action": { "name": "list_directory", "args": { "path": "." } } }\n'
|
|
"3. Si tu réponds en texte (pas d'outil), réponds normalement en français.\n"
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|
"4. Quand le système te renvoie un tool_result, réponds à l'utilisateur en TEXTE NATUREL.\n"
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"5. IMPORTANT: Extrais le chemin demandé par l'utilisateur et passe-le comme argument 'path'.\n\n"
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"OUTILS DISPONIBLES:\n"
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f"{tools_desc}\n"
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)
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messages: List[Dict[str, Any]] = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": user_input},
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]
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raw_first = self.llm.complete(messages)
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intent = self._parse_intent(raw_first)
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print("raw_first:", raw_first)
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print("Intent:", intent)
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if not intent:
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# Réponse texte simple
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#self.memory.append_history("user", user_input)
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#self.memory.append_history("assistant", raw_first)
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return raw_first
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# Exécuter l'action
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tool_result = self._execute_action(intent)
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followup_messages: List[Dict[str, Any]] = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
|
|
{"role": "user", "content": user_input},
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|
{
|
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"role": "assistant",
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|
"content": json.dumps(
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|
{"tool_result": tool_result, "intent": intent},
|
|
ensure_ascii=False,
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|
),
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},
|
|
]
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raw_second = self.llm.complete(followup_messages)
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#self.memory.append_history("user", user_input)
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#self.memory.append_history("assistant", raw_second)
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return raw_second
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