Gestion du contexte/mémoire courte

Gestion de la mémoire courte

.gitignore

@@ -5,6 +5,8 @@ mlflow.db
 # Par sécurité
 documents_projet/
 chroma_db/
+AgentReact/rapports_resumes/
+AgentReact/outils_resumes/
 
 # Python
 __pycache__/

AgentReact/agent.py

@@ -2,7 +2,7 @@ from langgraph.graph import START, END
 from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph
 from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
 
-from utils.nodes import call_to_LLM, should_continue, task_ended, BasicToolNode, tool_node
+from utils.nodes import *
 from utils.state import getState
 from utils.tools import getTools
 
@@ -16,13 +16,35 @@ def getGraph()->CompiledStateGraph:
     workflow = getState() # State prêt à utiliser
 
     # Définition des sommets du graphe
-    workflow.add_node(call_to_LLM)
+    workflow.add_node(user_prompt)
+    workflow.add_node(LLM_central)
+    workflow.add_node(preparation_docs)
+    workflow.add_node(inject_preparation_prompt)
     workflow.add_node("tool_node", tool_node)# BasicToolNode(tools=getTools())) # N'est pas une fonction, mais une classe instanciée, je dois précisier le nom du node
+    workflow.add_node("weekly_report_tools", weekly_report_tools)
+    workflow.add_node(context_shortener) # Réduit la taille du contexte
+    workflow.add_node("context_shortener_2", context_shortener) # Le même, sous un autre nom pour le différencier dans le graphe
 
     # Arrêtes
-    workflow.set_entry_point("call_to_LLM")
-    workflow.add_edge("tool_node", "call_to_LLM")
-    workflow.add_conditional_edges("call_to_LLM", should_continue, {
+    workflow.set_conditional_entry_point(is_resumes_reports_already_initialised, {
+        "résumés non disponibles": "inject_preparation_prompt", # Résumés non générés
+        "résumés déjà générés": "user_prompt" # Résumés déjà prêts, je peux aller direct à la partie principale
+    })
+    workflow.add_edge("inject_preparation_prompt", "preparation_docs")
+    workflow.add_conditional_edges("preparation_docs", should_continue, {
+        "tools":"weekly_report_tools",
+        "no_tools":"context_shortener" # FIN de la préparation, on réduit le contexte avant de passer à la suite
+    })
+    workflow.add_edge("context_shortener", "user_prompt") # Et ici, je rejoins la partie principale qui rédigera le rapport
+    workflow.add_edge("user_prompt", "LLM_central")
+
+    workflow.add_edge("weekly_report_tools", "preparation_docs")
+    workflow.add_conditional_edges("tool_node", should_shorten, {
+        'sous la limite': "LLM_central",
+        'réduire contexte': "context_shortener_2"
+    })
+    workflow.add_edge("context_shortener_2", "LLM_central")
+    workflow.add_conditional_edges("LLM_central", should_continue, {
         "tools":"tool_node",
         "no_tools":END
     })
@@ -31,4 +53,4 @@ def getGraph()->CompiledStateGraph:
 
 if __name__ == "__main__":
     # Affichage du graphe
-    getGraph().get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path="agent.png")
+    getGraph().get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path="imgs/agent.png")

AgentReact/start.py

@@ -13,7 +13,7 @@ mlflow.set_experiment("TEST PROJET") # VOIR AVEC LA COMMANDE "MLFLOW SERVER"
 mlflow.langchain.autolog()
 
 initial_input = {
-        'messages':[HumanMessage("Recherche 'Recette de Monster' sur internet")]
+        'messages':[SystemMessage("Salut")]
     }
 
 config={"configurable": {"thread_id": 'yes'}}

AgentReact/utils/InterruptPayload.py

@@ -10,9 +10,21 @@ class InterruptPayload():
     #EDITED = 2
     DENIED = 3
 
-    def __init__(self, fields:Dict, state:int=0):
+    TOOL_CALL = 999
+    USER_PROMPT = 998
+
+    def __init__(self, fields:Dict, state:int=0, payload_type:int=TOOL_CALL):
+        """
+        Créer unne nouvelle instance de payload pour interrupt()
+
+        Args:
+            fields (Dict): Un dictionnaire d'arguments pour un call d'outil, ou {'prompt':str} pour une requête de prompt
+            state (int, optional): État de la requête. Defaults to 0. Définit en variables statiques de l'objet.
+            payload_type (int, optional): Type d'interuption, appel d'outil ou requête humaine. Defaults to TOOL_CALL. Définit en variables statiques de l'objet.
+        """
         self.__fields = fields
         self.__state = state
+        self.__type = payload_type
 
     def get(self, key:str)->str:
         """
@@ -39,7 +51,22 @@ class InterruptPayload():
         """
         Afficher la requête proprement, permettant à l'utilisateur d'accepter, refuser ou modifier une requête
         """
+        if self.__type == InterruptPayload.USER_PROMPT: # C'est une demande de prompt humain
+            self.__human_prompt_display()
+        else: # C'est un appel d'outil
+            self.__tool_query_display()
 
+    def __human_prompt_display(self):
+        print("=== L'AGENT DEMANDE DES CONSIGNES! ===\n")
+
+        print("Veuillez saisir un prompt pour l'agent...\n")
+        prompt = input("Prompt...")
+
+        self.__fields = {'prompt': prompt}
+        print("\nMerci, l'exécution va reprendre.\n")
+        print("======")
+
+    def __tool_query_display(self):
         print("=== L'AGENT DEMANDE À UTILISER UN OUTIL RESTREINT! ===\n")
 
         keys = list(self.__fields.keys())
@@ -86,7 +113,7 @@ class InterruptPayload():
         Returns:
             str: String sérialisable via la méthode statique InterruptPayload.strImport(string)
         """
-        return '{"state":'+ str(self.__state) +', "fields": ' + json.dumps(self.__fields, ensure_ascii=False, indent=indent) +'}'
+        return '{"state":'+ str(self.__state) +', "type": '+str(self.__type)+', "fields": ' + json.dumps(self.__fields, ensure_ascii=False, indent=indent) +'}'
 
     
     @staticmethod
@@ -104,8 +131,9 @@ class InterruptPayload():
         
         state_ = data.get("state", 0)
         fields_ = data.get("fields", {})
+        type_ = data.get("type", InterruptPayload.TOOL_CALL)
 
-        return InterruptPayload(fields=fields_, state=state_)
+        return InterruptPayload(fields=fields_, state=state_, payload_type=type_)
                 
             
 

AgentReact/utils/StreamGraph.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from langgraph.types import Command
 from .InterruptPayload import InterruptPayload
 
 # Une fonction pour stream et gérer proprement le graphe
-def streamGraph(initial_input:Dict, config:Dict, graphe:CompiledStateGraph):
+def streamGraph(initial_input:Dict, config:Dict, graphe:CompiledStateGraph, lastMsgIndex=0):
     # https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts#stream-with-human-in-the-loop-hitl-interrupts
     for mode, state in graphe.stream(
         initial_input,
@@ -15,8 +15,11 @@ def streamGraph(initial_input:Dict, config:Dict, graphe:CompiledStateGraph):
     ):
         if mode == "values":
             # Handle streaming message content
-            msg = state['messages'][-1]
+            i=0
+            for msg in state['messages'][lastMsgIndex:]: # Permet de gérer plusieurs nouveaux messages d'un coup
                 msg.pretty_print()
+                i+=1
+            lastMsgIndex+=i
         
         elif mode == "updates":
             # Check for interrupts
@@ -25,7 +28,7 @@ def streamGraph(initial_input:Dict, config:Dict, graphe:CompiledStateGraph):
                 
                 payload = InterruptPayload.fromJSON(payload) # Chargement de la requête depuis sa version JSON
                 payload.humanDisplay() # L'utilisateur peut accepter/modifier/refuser ici
-                streamGraph(Command(resume=payload.toJSON()), config, graphe) # Je renvois la chaîne JSON, qui sera reconvertie en objet dans l'outil, et je relance le stream récursivement
+                streamGraph(Command(resume=payload.toJSON()), config, graphe, lastMsgIndex) # Je renvois la chaîne JSON, qui sera reconvertie en objet dans l'outil, et je relance le stream récursivement
                 return # Fin de cette fonction récursive
             
             else:

AgentReact/utils/nodes.py

@@ -3,8 +3,23 @@ from langgraph.graph import MessagesState
 from langgraph.prebuilt import ToolNode
 from langchain.chat_models import init_chat_model
 from langgraph.graph import START, END
+from langchain.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage, ToolMessage
+from langgraph.types import interrupt
+from shutil import rmtree
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+import json
 
-from .tools import getTools
+from .tools import getTools, getWeeklyReportTools
+from .state import CustomState
+from .InterruptPayload import InterruptPayload
+
+# Variables principales
+TAILLE_CONTEXTE_MAX = 20000 #charactères
+PROMPT_SUMMARY = """Tu dois résumer le message qui te sera envoyé, de façon à préserver le plus d'informations, et en deux ou trois phrases.
+En écrivant ta réponse, n'inclus QUE le message qui a été résumé, seulement ton résumé et rien d'autre.
+Voici le message sur lequel tu dois travailler, fais le résumé :\n"""
 
 # LLM principal
 llm = ChatMistralAI( # LLM sans outils
@@ -14,7 +29,44 @@ llm = ChatMistralAI( # LLM sans outils
 )
 
 # NODES
-def call_to_LLM(state: MessagesState):
+def inject_preparation_prompt(state: CustomState):
+    """ Noeud qui vise juste à insérer le message indiquant au LLM comment travailler sur les résumés de comptes-rendus """
+    return {'messages': HumanMessage(
+        "Ton but est de lire les fichiers présents dans la base de données en utilisant l'outil 'search_in_files',\
+        afin de générer des rapports sur chaque semaine du stage qui y est décrit. Il y a 25 semaines, tu dois toutes les résumer,\
+        avec des détails et des informations complémentaires.\
+        Pour enregistrer chaque semaine du stage, utilise l'outil 'write_week_report'. Tu DOIS les enregistrer avec cet outil.\
+        Une fois terminé, fais une liste de tous les outils, logiciels, méthodes, entreprises, techniques, ect.. utilisés,\
+        et fais en une liste avec quelques descriptions que tu devras enregistrer avec l'outil 'write_library_tools_details_on_internship'."
+    )}
+
+def preparation_docs(state: CustomState):
+    """Noeud en charge de préparer les résumés pour chaque semaine des rapports, et la liste des outils et méthodes utilisées"""
+    model = llm.bind_tools(getWeeklyReportTools()) # LLM en charge de générer des rapports hebdomadaires sur le stage
+
+    return {'messages': model.invoke(state['messages'])}
+
+def user_prompt(state: CustomState):
+    """ Dans ce nœud, l'utilisateur peut écrire un HumanMessage pour l'IA """
+    
+    messages = [msg for msg in state['messages']] # Je récupère la liste des messages
+
+    sys_message = SystemMessage("Salut") # TODO: Anti-injections
+    user_message = HumanMessage(
+        InterruptPayload.fromJSON(
+            interrupt(
+                InterruptPayload({'prompt':''}, payload_type=InterruptPayload.USER_PROMPT).toJSON()
+            )
+        ).get("prompt")
+    ) # Récupérer un prompt
+
+    messages.append(sys_message) # Rajout des nouveaux messages dans le système
+    messages.append(user_message)
+
+    return {'messages': messages}# Je passe unen liste, devrait écraser tous les messages précédent au lieu d'ajouter à la liste du State
+
+
+def LLM_central(state: MessagesState):
     """Noeud qui s'occupe de gérer les appels au LLM"""
     # Initialisation du LLM
     model = llm.bind_tools(getTools())
@@ -22,6 +74,73 @@ def call_to_LLM(state: MessagesState):
     # Appel du LLM 
     return {"messages": [model.invoke(state["messages"])]}
 
+def context_shortener(state: CustomState):
+    """ Noeud visant à réduire la taille du contexte pour éviter une explosion de la taille de la mémoire court-terme/contexte """
+    # Récupérer le chemin vers le point d'entrée
+    base_dir: Path = Path(sys.argv[0]).resolve().parent
+    reports_dir = base_dir / "outils_resumes" # Chemin du dossier des rapports
+    
+    lastSummarizedMessage = 0 # 0, je ne résume pas le premier message système
+    if 'lastSummarizedMessage' in state.keys():
+        lastSummarizedMessage = state['lastSummarizedMessage'] # Récupérer l'index du dernier message qui a été résumé
+    else:
+        # Premier passage, je supprime les anciens outils si besoin
+        rmtree(reports_dir.as_posix()) # Supprimer le dossier
+        reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=False) # Créer le dossier
+
+    messages = [msg for msg in state['messages'][lastSummarizedMessage+1:]] # Récupérer tous les messages après lastSummarizedMessage sans l'inclure
+    newMessages = [msg for msg in state['messages'][:lastSummarizedMessage]] # Pré-remplir les anciens messages déjà revus
+
+    for msg in messages: # Boucle principale
+        if isinstance(msg, HumanMessage) or isinstance(msg, AIMessage):
+            # Message pouvant être directement résumé
+            if len(msg.content) > 0: # s'il y a un contenu dans ce message
+                msg.content = llm.invoke(PROMPT_SUMMARY + msg.content).content # Je le résume
+            newMessages.append(msg)
+        elif isinstance(msg, ToolMessage):
+            # Outil, sera placé dans un fichier
+            
+            file_name = f"resume_{msg.tool_call_id}.txt" # Nom unique
+            full_path = reports_dir / file_name
+
+            with open(full_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                # Ecriture
+                f.write(f"""
+                Tu as utilisé un outil, qui a retourné ceci:
+                {msg.content}
+                """) # TODO: Trouver un moyen d'ajouter le nom de l'outil depuis les ToolCall vers ce write
+
+            msg.content = f"Pour voir le compte-rendu complet de cet outil, utilise ton outil 'read_file(file_path=\"outils_resumes/{file_name}\")'.\n Résumé:\n" + \
+                llm.invoke(PROMPT_SUMMARY + msg.content).content
+            newMessages.append(msg)
+
+        else:
+            # SystemMessage. Je ne les modifie pas
+            newMessages.append(msg)
+
+        lastSummarizedMessage+=1
+
+    return {'messages': newMessages, 'lastSummarizedMessage': lastSummarizedMessage} # Je retourne une liste entière, ce qui devrait remplacer toute la liste au lieu d'ajouter un simple message
+
+# fonction de routage
+def should_shorten(state: CustomState)->str:
+    """
+    Fonction de routage, permet de savoir s'il est temps de résumer la contexte de la conversation
+
+    Args:
+        state (CustomState): Le State actuel
+
+    Returns:
+        str: Faut-il réduire le contexte ?
+    """
+    count = 0
+    for msg in state['messages']: count += len(msg.content) # Compter le nombre total de caractères dans le contexte
+
+    if count < TAILLE_CONTEXTE_MAX:
+        # OK
+        return 'sous la limite'
+    return 'réduire contexte'
+
 # fonction de routage : Après reponse_question, si le LLM veut appeler un outil, on va au tool_node
 def should_continue(state: MessagesState):
     """
@@ -38,21 +157,7 @@ def should_continue(state: MessagesState):
         return "tools"
     return "no_tools"
 
-def task_ended(state: MessagesState):
-    """
-    Vérifier si l'agent a terminé son cycle, ou s'il faut le relancer
-    """
-    if isinstance(state, list):
-        ai_message = state[-1]
-    elif messages := state.get("messages", []):
-        ai_message = messages[-1]
-    else:
-        raise ValueError(f"No messages found in input state to tool_edge: {state}")
-
-    if "terminé" in ai_message.content.lower():
-        return END
-    return "continue"
-
+weekly_report_tools = ToolNode(tools=getWeeklyReportTools())
 tool_node = ToolNode(tools=getTools())
 
 
@@ -81,3 +186,18 @@ class BasicToolNode: # De mon ancien projet, https://github.com/LJ5O/Assistant/b
                 )
             )
         return {"messages": outputs}
+
+# fonction de routage
+def is_resumes_reports_already_initialised(state: CustomState)->str:
+    """Permet de savoirr si les résumés de comptes-rendu ont déjà été générés.
+    S'ils le sont, inutile de recréer ce dossier.
+
+    Returns:
+        str: Faut-il générer les résumés ?
+    """
+    # Récupérer le chemin vers le point d'entrée
+    base_dir: Path = Path(sys.argv[0]).resolve().parent
+    reports_dir = base_dir / "rapports_resumes" # Chemin du dossier des rapports
+    if os.path.isdir(reports_dir):
+        return "résumés déjà générés"
+    else: return "résumés non disponibles"

AgentReact/utils/state.py

@@ -10,6 +10,8 @@ class CustomState(MessagesState):
     ragQuery: str # Requête envoyée au RAG, pour le cross-encodeur
     ragDocuments: List[str] # Documents retrouvés par le RAG, pour le cross-encodeur
 
+    lastSummarizedMessage: int # Index du message où l'on s'était arrêté de résumer
+
     # TODO: Ajouter la source des documents sélectionnés pour la fin du rapport ?
 
 

AgentReact/utils/tools.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from tavily import TavilyClient
 from pathlib import Path
 from typing import List, Dict, Annotated
 import sys
+import os
 from langgraph.types import interrupt
 
 from .StateElements.TodoElement import TodoElement
@@ -194,9 +195,72 @@ def search_in_files(query:str, state: Annotated[dict, InjectedState])->str:
 
     return docs_content # Retourne la liste de documents trouvés
 
+@tool
+def write_week_report(numero_semaine:int, contenu:str)->str:
+    """
+    Écrire un rapport sur une semaine du stage. Sauvegardera ce rapport dans un fichier en mémoire pour un usage futur.
+
+    Args:
+        numero_semaine (int): Semaine du stage. Commence à 1 pour la première semaine
+        contenu (str): Ce qu'il faut écrire dans ce rapport
+
+    Returns:
+        str: CHemin vers le fichier, ou une erreur en cas de problème
+    """
+    try:
+        # Récupérer le chemin vers le point d'entrée
+        base_dir: Path = Path(sys.argv[0]).resolve().parent
+        reports_dir = base_dir / "rapports_resumes" # Chemin du dossier des rapports
+        reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Créer le dossier
+
+        file_name = f"rapport_semaine_{numero_semaine}.txt"
+        full_path = reports_dir / file_name
+
+        with open(full_path, "w", encoding="utf-8") as f: # Écrire le contenu
+                f.write(contenu)
+
+        return str(full_path)
+
+    except Exception as e:
+        return f"Erreur lors de l'écriture: {str(e)}"
+
+@tool
+def write_library_tools_details_on_internship(contenu:str)->str:
+    """
+    Enregistrer les détails sur le stage.
+    Utilise cet outil pour enregistrer tous les outils, logiciels, programmes, entreprises, ect.. utilisés pendant le stage.
+
+    Args:
+        contenu (str): Une liste de tous les éléments intéréssants, avec quelques détails sur chacun.
+
+    Returns:
+        str: CHemin vers le fichier, ou une erreur en cas de problème
+    """
+    try:
+        # Récupérer le chemin vers le point d'entrée
+        base_dir: Path = Path(sys.argv[0]).resolve().parent
+        reports_dir = base_dir / "rapports_resumes" # Chemin du dossier des rapports
+        reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Créer le dossier
+
+        file_name = f"rapport_outils.txt"
+        full_path = reports_dir / file_name
+
+        with open(full_path, "w", encoding="utf-8") as f: # Écrire le contenu
+                f.write(contenu)
+
+        return str(full_path)
+
+    except Exception as e:
+        return f"Erreur lors de l'écriture: {str(e)}"
 
 def getTools()->List['Tools']:
     """
     Récupérer la liste des tools
     """
     return [internet_search, write_file, editTodo, read_file, ask_human, search_in_files, addTodo, removeTodo]
+
+def getWeeklyReportTools()->List['Tools']:
+    """
+    Récupérer la liste des tools, POUR LE LLM EN CHARGE DE FAIRE LES RAPPORTS DE CHAQUE SEMAINE
+    """
+    return [write_week_report, write_library_tools_details_on_internship, internet_search, search_in_files]

readme.md

@@ -4,6 +4,7 @@
 
 ## Workflow
 ![image](imgs/workflow.png)
+![workflow](imgs/agent.png)
 
 ## Mise en place
 

roadmap.md

@@ -16,13 +16,14 @@
 - [X] Préparation des nœuds
 - [X] Branchement des nœuds entre-eux, **MVP**
 - [X] Human in the loop
-- [ ] Amélioration du workflow
+- [X] Amélioration du workflow
+- [X] Gestion de la taille du contexte - Résumé de l'historique des messages
 
 ## Amélioration de l'agent
 - [ ] Cross-encoding sur la sortie du **RAG**
 - [ ] Sauvegarde de l'état de l'agent
+- [ ] Lecture d'un `skills.md`
 - [ ] Système de redémarrage après un arrêt
-- [ ] Gestion de la taille du contexte - Résumé de l'historique des messages
 - [ ] Détection de *prompt injection*
 - [ ] Génération d'un PDF en sortie du système