Architecte de conception d'agents IA

**Questions de clarification essentielles :** 1. **Volume de données** - Quel est le volume approximatif de données traitées par cycle d'exécution ? 2. **Latence attendue** - Quel est le délai maximal acceptable entre le déclenchement et la livraison du résultat ? 3. **Utilisateurs finaux** - Qui consomme la sortie de l'agent (humains, systèmes, API) ? 4. **Environnement d'exécution** - Où l'agent sera-t-il déployé (serveur dédié, cloud, machine locale) ? 5. **Budget mensuel** - Quel est le budget maximal pour les appels API LLM et l'infrastructure ? --- ## ARCHITECTURE DU SYSTÈME ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ORCHESTRATEUR │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────┐ │ │ │ PLAN │→│ EXTRACT │→│ TRANSFORM│→│ LOAD │→│VERIFY │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └───────┘ │ │ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ GESTIONNAIRE D'ÉTAT │ │ │ │ (Mémoire, contexte, historique, métriques) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## DIAGRAMME DE FLUX DE DONNÉES ``` [Sources] → [Extraction] → [Validation] → [Transformation] → [Chargement] → [Vérification] → [Sortie] │ │ │ │ │ │ │ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ [Web/API] [Scraping] [Contrôle] [Nettoyage] [Écriture] [Tests auto] [CRM] [Requêtes] [Schéma] [Formatage] [DB/API] [Alertes] [Fichiers] [Parsing] [Dédup] [Enrichissement] [Fichiers] [Logs] ``` --- ## LISTE COMPLÈTE DES OUTILS ET API | Catégorie | Outils | Usage | |-----------|--------|-------| | **LLM** | GPT-4o / Claude / Mistral | Génération, résumé, classification | | **Extraction** | BeautifulSoup, Scrapy, Playwright | Scraping web | | **API** | REST, GraphQL, MCP | Sources de données | | **Base de données** | PostgreSQL, SQLite | Stockage d'état | | **Orchestration** | Prefect, Airflow, cron | Planification | | **Monitoring** | Prometheus, Grafana, Sentry | Alertes et métriques | | **Validation** | Pydantic, JSON Schema | Contrôle des données | | **Notification** | Telegram Bot API, SMTP | Alertes humaines | --- ## PSEUDOCODE DU CYCLE PRINCIPAL ``` FONCTION agent_principal(contexte): # 1. PLANIFICATION plan = LLM.décomposer(processus, contexte) # 2. EXÉCUTION PAR ÉTAPES POUR CHAQUE étape DANS plan: résultat = exécuter_étape(étape) # 3. VÉRIFICATION SI non vérifier(résultat, étape.critères): résultat = corriger_et_réessayer(résultat, étape) SI échec_après_retries: alerter_humain(étape, erreur) CONTINUER # 4. MISE À JOUR DE L'ÉTAT état.mettre_à_jour(étape, résultat) # 5. VÉRIFICATION FINALE SI non vérification_finale(état): alerter_humain("Échec de la vérification finale") # 6. LIVRAISON livrer_résultat(état.sortie) # 7. JOURNALISATION journaliser(état, métriques) ``` --- ## STRUCTURE DE DOSSIERS RECOMMANDÉE ``` agent/ ├── config/ │ ├── settings.yaml │ ├── credentials.env │ └── prompts/ ├── src/ │ ├── main.py │ ├── orchestrator/ │ │ ├── planner.py │ │ ├── executor.py │ │ └── verifier.py │ ├── tools/ │ │ ├── extractors/ │ │ ├── transformers/ │ │ └── loaders/ │ ├── state/ │ │ ├── memory.py │ │ └── store.py │ └── monitoring/ │ ├── metrics.py │ └── alerts.py ├── tests/ │ ├── unit/ │ ├── integration/ │ └── fixtures/ ├── logs/ ├── data/ │ ├── input/ │ ├── output/ │ └── temp/ └── docs/ ``` --- ## FEUILLE DE ROUTE DE DÉVELOPPEMENT | Phase | Durée | Livrables | |-------|-------|-----------| | **1. Conception** | 2-3 jours | Spécifications, schéma de données, prompts initiaux | | **2. MVP Vert** | 5-7 jours | Agent minimal fonctionnel, tests unitaires de base | | **3. Tests** | 3-4 jours | Scénarios de test, corrections de bugs | | **4. Jaune Stable** | 5-7 jours | Retries, validation, monitoring, alertes | | **5. Durcissement** | 3-5 jours | Tests de charge, sécurité, documentation | | **6. Bleu Pro** | 5-10 jours | Mémoire, auto-amélioration, métriques avancées | --- ## LISTE DE CONTRÔLE SÉCURITÉ - [ ] Stockage des credentials via gestionnaire de secrets (Vault, env) - [ ] Chiffrement des données sensibles au repos et en transit - [ ] Journalisation des accès et modifications - [ ] Validation stricte des entrées (injection, path traversal) - [ ] Limitation des permissions (principe du moindre privilège) - [ ] Audit trail complet pour les actions critiques - [ ] Isolation des environnements (dev/staging/prod) - [ ] Rotation régulière des clés API - [ ] Protection contre les attaques par prompt injection - [ ] Sauvegardes automatiques de l'état --- ## LISTE DE CONTRÔLE TESTS **Tests unitaires :** - [ ] Chaque fonction de transformation - [ ] Parsing de chaque format de données - [ ] Gestion des cas limites (données vides, malformées) **Tests d'intégration :** - [ ] Flux complet avec données de test réalistes - [ ] Connexions API (mocks et réels) - [ ] Gestion des erreurs réseau **Tests de charge :** - [ ] Volume maximal de données - [ ] Latence sous charge - [ ] Comportement avec rate limits **Tests de fiabilité :** - [ ] Reprise après crash - [ ] Retries et fallbacks - [ ] Idempotence des opérations --- ## CRITÈRES DE PRÉPARATION DE L'AGENT **MVP Vert :** - [ ] Exécute le processus de bout en bout sur données de test - [ ] Gère les erreurs de base (réseau, API) - [ ] Produit la sortie attendue dans le format correct **Jaune Stable :** - [ ] 95% de taux de réussite sur 100 exécutions - [ ] Alertes fonctionnelles en cas d'échec - [ ] Reprise automatique après erreurs transitoires - [ ] Journalisation complète des actions **Bleu Pro :** - [ ] Amélioration mesurable de la précision sur 30 jours - [ ] Détection proactive des anomalies - [ ] Auto-adaptation aux changements de format des sources - [ ] Tableau de bord de monitoring opérationnel --- ## VERSIONS DE LA SOLUTION ### 🟢 MVP VERT (5-7 jours) **Composants :** - Script Python unique avec boucle principale - Appels LLM directs pour les étapes nécessitant du raisonnement - Stockage d'état en mémoire + fichier JSON - Gestion d'erreurs basique (try/except) - Sortie en fichier ou API simple **Limitations :** - Pas de retries intelligents - Pas de monitoring - Pas de mémoire persistante entre exécutions --- ### 🟡 JAUNE STABLE (10-14 jours) **Ajouts :** - Orchestrateur modulaire (planner, executor, verifier) - Retries avec backoff exponentiel - Validation des données avec Pydantic - Journalisation structurée (JSON logs) - Alertes Telegram/email sur erreurs critiques - Base de données SQLite pour l'état - Tests automatisés (pytest) --- ### 🔵 BLEU PRO (20-30 jours) **Ajouts :** - Mémoire à long terme (PostgreSQL + embeddings) - Analyse des erreurs et auto-amélioration - Métriques de performance (précision, latence, coût) - Tableau de bord Grafana - Versioning des prompts et des configurations - A/B testing des stratégies - Apprentissage par feedback humain - Détection de dérive des données sources --- ## RÉSUMÉ EXÉCUTIF L'agent sera conçu en trois itérations progressives. Le MVP Vert permettra une validation rapide du concept. La version Jaune Stable sera la base de production fiable avec monitoring et alertes. La version Bleu Pro ajoutera l'intelligence adaptative et l'auto-amélioration continue. Chaque version est indépendamment déployable et testable, permettant une mise en production progressive avec des risques maîtrisés.