1.   
    Initialisation et découverte

- L'orchestrateur détecte les tickets disponibles

- Pour chaque ticket, il trouve les extractions et rapports existants

- Il prépare un répertoire pour les nouveaux rapports

1. Analyse de texte (AgentJsonAnalyser)

- Charge les données du ticket (JSON ou Markdown)

- Utilise Mistral Medium pour analyser le contenu du ticket

- Extrait les informations clés (problème, contexte, priorité)

- Produit une analyse structurée du ticket

1. Filtrage d'images (AgentImageSorter)

- Parcourt toutes les images dans le dossier "attachments"

- Pour chaque image, utilise Pixtral12b pour déterminer sa pertinence

- Classe les images comme pertinentes ou non pertinentes

- Conserve uniquement les images pertinentes pour l'analyse approfondie

1. Analyse d'images (AgentImageAnalyser)

- Pour chaque image pertinente identifiée

- Utilise Pixtral12b pour analyser l'image en contexte avec les données du ticket

- Extrait des informations techniques (interfaces, messages d'erreur)

- Interprète l'image dans le contexte du problème signalé

1. Génération de rapport (AgentReportGenerator)

- Collecte toutes les analyses (texte et images)

- Utilise Mistral Medium pour synthétiser l'information

- Génère un rapport structuré avec recommandations

- Crée deux formats (JSON complet et Markdown adapté)

- Inclut les métadonnées sur tous les agents utilisés

## Fonctionnement des agents

### AgentJsonAnalyser

- Modèle LLM : Mistral Medium

- Entrée : Données du ticket (JSON/Markdown)

- Fonction : Analyse le contenu du ticket pour en extraire les informations pertinentes

- Comportement : Structuration de l'information en sections (problème principal, informations essentielles, contexte client)

- Sortie : Texte structuré avec analyse du ticket

### AgentImageSorter

- Modèle LLM : Pixtral12b

- Entrée : Chemin vers une image

- Fonction : Déterminer si l'image est pertinente pour l'analyse du ticket

- Comportement :

- Vérifie que l'image est accessible

- Utilise un prompt spécifique pour la classification

- Analyse la réponse pour déterminer la pertinence (oui/non)

- Gère des fallbacks pour différentes méthodes d'analyse d'image

- Sortie : Dictionnaire avec décision de pertinence et justification

### AgentImageAnalyser

- Modèle LLM : Pixtral12b

- Entrée : Image + résultat de l'analyse de texte comme contexte

- Fonction : Analyser en profondeur l'image dans le contexte du ticket

- Comportement :

- Vérifie que l'image est accessible

- Structure l'analyse en sections (description, éléments techniques, interprétation, relation avec le ticket)

- Gère les contraintes techniques (formats d'image, encodage)

- Sortie : Analyse détaillée de l'image en relation avec le problème

### AgentReportGenerator

- Modèle LLM : Mistral Medium

- Entrée : Toutes les analyses précédentes (texte + images)

- Fonction : Synthétiser les analyses en un rapport complet

- Comportement :

- Collecte les informations de tous les agents

- Structure un rapport complet

- Génère des recommandations

- Crée des versions JSON et Markdown

- Inclut des métadonnées sur le processus d'analyse

- Sortie : Rapport détaillé au format JSON et Markdown

## Points d'optimisation possibles

1. Qualité des prompts :

- Spécificité des instructions pour chaque agent

- Format et structure des réponses attendues

- Contexte approprié pour chaque tâche

1. Traitement des images :

- Méthodes d'encodage et d'analyse

- Critères de pertinence pour le tri

- Niveau de détail dans l'analyse

1. Paramètres LLM :

- Temperature pour balance créativité/déterminisme

- Top-p pour la diversité des réponses

- Max tokens pour contrôler la longueur

1. Flux de travail :

- Ordre des opérations

- Interactions entre agents

- Traitement des exceptions et cas particuliers