llm_lab_perso/utils/agent_manager.py

"""
Gestionnaire d'agents permettant la création d'agents spécifiques avec leurs modèles associés
"""
from core.factory import LLMFactory
from agents.roles import AGENTS

class AgentManager:
    """
    Classe utilitaire pour créer et configurer des agents avec leurs modèles associés
    """
    
    @staticmethod
    def create(agent_name):
        """
        Crée et configure un agent avec le modèle approprié
        
        Args:
            agent_name (str): Nom de l'agent à créer
            
        Returns:
            BaseLLM: Instance du modèle configurée avec le rôle de l'agent
            
        Raises:
            ValueError: Si l'agent n'existe pas
        """
        if agent_name not in AGENTS:
            raise ValueError(f"Agent inconnu: {agent_name}")
        
        agent_config = AGENTS[agent_name]
        
        # Sélectionner le modèle spécifié pour l'agent ou utiliser mistral7b par défaut
        model_name = agent_config.get("model", "mistral7b")
        
        # Créer le modèle
        model = LLMFactory.create(model_name)
        
        # Appliquer la configuration de l'agent
        model.set_role(agent_name, agent_config)
        
        return model
    
    @staticmethod
    def list_agents():
        """
        Liste tous les agents disponibles avec leurs modèles associés
        
        Returns:
            dict: Dictionnaire des agents et leurs modèles associés
        """
        agents_info = {}
        
        for agent_name, config in AGENTS.items():
            model = config.get("model", "mistral7b")
            agents_info[agent_name] = {
                "model": model,
                "description": config.get("system_prompt", "")[:50] + "..." if len(config.get("system_prompt", "")) > 50 else config.get("system_prompt", "")
            }
            
        return agents_info