llm_lab/analyse_projets.md

# Analyse comparative des projets AIagent2 et llm_lab-test

## 1. Différences structurelles entre les deux projets

### Structure de AIagent2 (ancien projet)
```
AIagent2/
├── llm_classes/
│   ├── __init__.py
│   ├── llm.py (classe abstraite de base)
│   ├── mistral.py
│   ├── ollama.py
│   ├── deepseek.py
│   ├── perplexity.py
│   ├── deepl.py
│   ├── rag.py
│   ├── llama_vision.py
│   ├── agents.py (classe Agent abstraite et implémentations)
│   ├── example.py
│   ├── example_vision.py
│   └── requirements.txt
├── images/
└── JSON/
```

### Structure de llm_lab-test (nouveau projet)
```
llm_lab-test/
├── core/
│   ├── base_llm.py (classe abstraite de base)
│   ├── factory.py (pattern Factory pour instancier les LLM)
│   ├── mistral7b.py
│   └── llama_vision90b.py
├── agents/
│   └── roles.py (définition des rôles d'agents)
├── utils/
├── tests/
├── config/
├── prompts/
├── outputs/
└── logs/
```

### Principales différences

1. **Organisation structurelle**:
   - AIagent2: Organisation plus plate avec toutes les classes LLM et agents dans le même package
   - llm_lab-test: Structure plus modulaire avec séparation claire entre core (modèles) et agents (rôles)

2. **Patron de conception**:
   - AIagent2: Utilise principalement l'héritage avec classes abstraites
   - llm_lab-test: Utilise le pattern Factory pour créer les instances LLM et séparation entre modèles et rôles

3. **Gestion des configurations**:
   - AIagent2: Configuration intégrée dans les classes
   - llm_lab-test: Configuration externalisée dans un dossier dédié et séparation des rôles

4. **Logging et sorties**:
   - AIagent2: Gestion interne dans les classes
   - llm_lab-test: Dossiers dédiés pour les logs et les sorties

## 2. Analyse de la classe abstraite Agent dans AIagent2

### Structure de la classe Agent

Dans l'ancien projet AIagent2, une classe abstraite `Agent` a été définie comme base pour tous les agents spécialisés. Cette approche suit le principe de conception orienté objet où une classe de base définit l'interface commune et les comportements partagés.

```python
class Agent:
    """
    Classe de base pour tous les agents
    """
    def __init__(self, nom: str = "Agent"):
        self.nom: str = nom
        self.historique: List[Dict[str, Any]] = []
        
    def ajouter_historique(self, action: str, input_data: Any, output_data: Any) -> None:
        # Implémentation commune
        
    def obtenir_historique(self) -> List[Dict[str, Any]]:
        # Implémentation commune
        
    def executer(self, *args, **kwargs) -> Any:
        # Méthode abstraite que chaque agent doit implémenter
        raise NotImplementedError("Chaque agent doit implémenter sa propre méthode executer()")
```

### Agents spécialisés implémentés

Trois agents spécialisés héritent de cette classe abstraite :

1. **AgentAnalyseImage** - Spécialisé dans l'analyse d'images avec LlamaVision
2. **AgentAnalyseJSON** - Spécialisé dans l'analyse de données JSON
3. **AgentQuestionReponse** - Spécialisé dans le processus de questions/réponses

### Intérêt de cette approche

1. **Cohérence d'interface** : Tous les agents partagent la même interface de base (`executer()`)
2. **Code réutilisable** : Les fonctionnalités communes comme la gestion de l'historique sont implémentées une seule fois
3. **Extensibilité** : Facile d'ajouter de nouveaux types d'agents en héritant de la classe de base
4. **Polymorphisme** : Possibilité de traiter différents agents de manière uniforme
5. **Traçabilité** : Gestion unifiée de l'historique des actions et résultats

## 3. Analyse des classes LLM dans les deux projets

### Classes LLM dans AIagent2

Le projet AIagent2 comporte plusieurs classes pour différents modèles LLM, toutes héritant d'une classe abstraite `LLM` :

1. **Mistral** - Intégration avec l'API Mistral
2. **Ollama** - Intégration avec Ollama pour les modèles locaux
3. **DeepSeek** - Intégration avec l'API DeepSeek
4. **Perplexity** - Intégration avec l'API Perplexity
5. **DeepL** - Intégration avec l'API DeepL pour la traduction
6. **RAG** - Système de Retrieval Augmented Generation
7. **LlamaVision** - Intégration avec Llama Vision 3.2 pour l'analyse d'images

Toutes ces classes partagent une interface commune définie par la classe abstraite `LLM`, qui inclut des méthodes comme `Interroger()`, `LLM_POST()`, etc.

### Classes LLM dans llm_lab-test

Le nouveau projet utilise une approche similaire mais plus simplifiée :

1. **BaseLLM** - Classe de base abstraite
2. **Mistral7B** - Implémentation pour Mistral 7B
3. **LlamaVision90B** - Implémentation pour Llama Vision 90B

La différence principale est la séparation entre les modèles et les rôles (agents), qui sont définis dans un fichier séparé.

### Comparaison des implémentations LlamaVision

#### LlamaVision dans AIagent2
- Plus de paramètres configurables (température, top_k, top_p, mirostat, etc.)
- Support intégré pour les images et données JSON
- Méthodes pour la fusion des résultats avec JSON
- Gestion détaillée des erreurs

#### LlamaVision90B dans llm_lab-test
- Implémentation plus simple
- Moins de paramètres configurables
- Support pour la traduction automatique
- Structure plus légère

## 4. Recommandations pour le nouveau projet

### Intégration de la classe Agent dans llm_lab-test

L'approche avec une classe abstraite `Agent` présente des avantages significatifs qui pourraient être bénéfiques pour le nouveau projet sans perturber son fonctionnement actuel.

Voici comment elle pourrait être implémentée :

```python
# Proposition pour agents/base_agent.py
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Optional

class Agent:
    """Classe de base pour tous les agents d'analyse"""
    
    def __init__(self, nom: str = "Agent"):
        self.nom = nom
        self.historique = []
        
    def ajouter_historique(self, action: str, input_data: Any, output_data: Any) -> None:
        """Ajoute une entrée dans l'historique de l'agent"""
        self.historique.append({
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "action": action,
            "input": str(input_data)[:500],
            "output": str(output_data)[:500]
        })
    
    def obtenir_historique(self) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Retourne l'historique complet de l'agent"""
        return self.historique
    
    def executer(self, *args, **kwargs) -> Any:
        """Méthode abstraite à implémenter dans les classes dérivées"""
        raise NotImplementedError("Chaque agent doit implémenter sa propre méthode executer()")
```

### Adaptation de LlamaVision90B avec plus de paramètres

Le modèle LlamaVision90B du nouveau projet pourrait bénéficier des paramètres supplémentaires disponibles dans l'ancien projet :

```python
# Proposition de mise à jour pour core/llama_vision90b.py
class LlamaVision90B(BaseLLM):
    def __init__(self):
        model_name = "llama3.2-vision:90b"
        engine = "Ollama"
        
        self.api_url = "http://217.182.105.173:11434/api/chat"
        
        default_params = {
            # Paramètres existants
            "temperature": 0.3,
            "top_p": 1.0,
            "top_k": 40,
            "repeat_penalty": 1.1,
            "num_predict": 512,
            "num_ctx": 4096,
            
            # Nouveaux paramètres inspirés de l'ancien projet
            "mirostat": 0,
            "mirostat_eta": 0.1,
            "mirostat_tau": 5.0,
            "seed": 0,
            "stop": [],
            "min_p": 0.0,
            
            # Paramètres existants
            "format": "json",
            "stream": False,
            "raw": False,
            "keep_alive": "5m"
        }
        
        super().__init__(model_name=model_name, engine=engine, base_params=default_params)
        
        # Support pour les données JSON associées
        self.json_data = {}
        
    def set_json_data(self, json_data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Définit les données JSON à associer à l'image"""
        try:
            self.json_data = json_data
            return True
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors de la définition des données JSON: {e}")
            return False
        
    # [...] Reste de l'implémentation 
```

### Création d'une classe Mistral compatible avec l'ancien projet

```python
# Proposition pour core/mistral_api.py
from core.base_llm import BaseLLM
import requests
import json

class MistralAPI(BaseLLM):
    """Intégration avec l'API Mistral (similaire à la classe Mistral de l'ancien projet)"""
    
    def __init__(self):
        model_name = "mistral-large-latest"
        engine = "MistralAPI"
        
        self.api_url = "https://api.mistral.ai/v1/chat/completions"
        self.api_key = "VOTRE_CLE_API"  # À remplacer par la clé réelle ou une variable d'environnement
        
        default_params = {
            "temperature": 0.7,
            "top_p": 0.9,
            "max_tokens": 1024,
            "presence_penalty": 0,
            "frequency_penalty": 0,
            "stop": []
        }
        
        super().__init__(model_name=model_name, engine=engine, base_params=default_params)
        
    def generate(self, user_prompt):
        prompt = self._format_prompt(user_prompt)
        
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": self.system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_prompt}
            ],
            "temperature": self.params.get("temperature", 0.7),
            "top_p": self.params.get("top_p", 0.9),
            "max_tokens": self.params.get("max_tokens", 1024)
        }
        
        response = requests.post(self.api_url, headers=headers, json=payload)
        
        if not response.ok:
            raise Exception(f"Erreur API Mistral: {response.status_code} - {response.text}")
        
        result_data = response.json()
        result_text = result_data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
        
        return self._log_result(user_prompt, result_text)
```