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Bienvenue dans ce démonstrateur d’intelligence collective !
Trois agents spécialisés collaborent pour développer et valider votre notebook :
Ce notebook est le troisième volet de la famille NotebookMaker : après le générateur interactif (10) et la variante batch (10a), il pousse la logique un cran plus loin — le notebook devient pilotable par paramètres. Deux cellules parameters (ci-dessous) exposent notebook_topic et BATCH_MODE : c’est l’interface qu’attend Papermill pour injecter ses valeurs en ligne de commande, sans toucher au code.
Concrètement, la même chaîne multi-agents Semantic Kernel (Coder, Reviewer, Admin) fabrique un notebook complet à partir d’un template, mais chaque exécution peut changer le sujet ou la complexité demandée — un même artefact sert alors de moule pour toute une famille de notebooks générés. La sortie committée de ce run a produit un notebook de nettoyage et d’analyse de mesures (12 cellules, 6 sections : dépendances, préparation, initialisation des données, nettoyage et indicateurs, analyse et contrôles, conclusion), avec valeurs manquantes filtrées, indicateurs statistics et contrôles de cohérence somme/moyenne, de bout en bout hors-ligne.
Ce que vous devez avoir en tête en l’ouvrant :
.env (clé API, modèle) et des paramètres Papermill — rien à saisir à la main ;failed, plugin compteur de révisions, estimation de coût) jalonnent le parcours — stubs conformes, à compléter.# Cellule Code : Installation des dépendances pour l'interface utilisateur
# ----------------------------------------------------------------------
# Exécutez cette cellule EN PREMIER, puis redémarrez le noyau si nécessaire
# avant d'exécuter la cellule suivante.
print("Dépendances UI installées. Redémarrez le noyau si vous rencontrez des problèmes d'affichage des widgets.")Dépendances UI installées. Redémarrez le noyau si vous rencontrez des problèmes d'affichage des widgets.# Parameters cell for Papermill execution
# Tagged with "parameters" for Papermill to inject values
# Notebook topic (the main subject/task for the notebook)
notebook_topic = "Simple notebook creation" # Valeur par défaut
# Notebook complexity level
notebook_complexity = "simple" # simple|complex
# Additional requirements or specifications
additional_requirements = ""
# Target framework for the notebook
target_framework = "python" # python|dotnet|hybrid
# Skip interactive widgets (for batch execution)
skip_widgets = True
# Legacy compatibility mapping
task_description = notebook_topic # Map to existing logic
config_mode = 2 # Force Custom mode to use task_descriptionDeux cellules marquées du tag parameters pilotent tout le notebook :
notebook_topic = "Simple notebook creation" — le sujet demandé aux agents. C’est LA valeur que Papermill remplace à l’invocation (pm.execute_notebook(..., parameters={'notebook_topic': '...'})). La valeur par défaut garde le notebook exécutable tel quel.BATCH_MODE = True — coupe l’interface ipywidgets au profit d’une configuration automatique. Sans elle, les cellules d’environnement attendraient une interaction humaine ; avec elle, le notebook se déroule de bout en bout, condition d’une exécution Papermill (qui n’a pas d’humain derrière l’écran).Pourquoi deux cellules de paramètres ? La première (Cellule Code taguée) porte les paramètres métier ; la seconde porte le mode d’exécution. Papermill n’injecte que les valeurs qu’on lui passe — les autres restent à leur défaut. C’est le motif standard « parameterized notebook » : le notebook devient une fonction à arguments, versionnable et rejouable.
Lecture des sorties attendues. En mode batch, la cellule de vérification des dépendances imprime MODE BATCH ACTIVÉ - Configuration automatique sans UI puis Tâche sélectionnée: Simple notebook creation... — le sujet par défaut, tant que personne n’en injecte un autre.
# Verification des dependances (import guards)
try:
from semantic_kernel import Kernel
semantic_kernel_AVAILABLE = True
except ImportError:
semantic_kernel_AVAILABLE = False
print(f'WARNING: semantic-kernel non installe. Installez avec: pip install semantic-kernel')
try:
import nbformat
nbformat_AVAILABLE = True
except ImportError:
nbformat_AVAILABLE = False
print(f'WARNING: nbformat non installe. Installez avec: pip install nbformat')
try:
import papermill as pm
papermill_AVAILABLE = True
except ImportError:
papermill_AVAILABLE = False
print(f'WARNING: papermill non installe. Installez avec: pip install papermill')
try:
from dotenv import load_dotenv
dotenv_AVAILABLE = True
except ImportError:
dotenv_AVAILABLE = False
print(f'WARNING: python-dotenv non installe. Installez avec: pip install python-dotenv')
try:
import ipywidgets as widgets
ipywidgets_AVAILABLE = True
except ImportError:
ipywidgets_AVAILABLE = False
print(f'WARNING: ipywidgets non installe. Installez avec: pip install ipywidgets')
# %% Configuration du projet - Batch Mode
import time
import random
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
from jupyter_ui_poll import ui_events
# ---- Tâches prédéfinies proposées ----
POSSIBLE_TASKS = [
"Créer un notebook Python qui génère aléatoirement un DataFrame de ventes mensuelles (12 mois), affiche des graphiques d'évolution et exporte un rapport PDF.",
"Créer un notebook Python qui crée un dossier local avec quelques fichiers, puis compresse ce dossier en ZIP, et vérifie la taille et l'intégrité après décompression.",
"Créer un notebook Python qui implémente un mini jeu console (Snake ou Pong) en mode 'demo' et se termine après un certain nombre de 'ticks'.",
"Créer un notebook Python utilisant openpyxl (ou xlsxwriter) pour générer deux fichiers Excel puis les fusionner avec un résumé global.",
"Créer un notebook Python qui télécharge un flux RSS public (p.ex. CNN), stocke les titres dans un CSV, puis génère un nuage de mots (WordCloud).",
"Créer un notebook Python qui requête DBpedia (SPARQL) et affiche un graphique final (Plotly).",
"Créer un notebook Python qui charge le dataset Titanic depuis une URL, effectue une analyse basique et un court modèle de classification.",
"Construire un notebook scikit-learn sur le dataset IRIS et réaliser un court modèle de classification."
]
# ---- Stockage de la configuration ----
config = {
'mode': None,
'task_description': None,
'uploaded_file': None
}
# Flag qui indique si la config est prête
config_ready = False
# ---- MODE BATCH : Configuration automatique via paramètres ----
if skip_widgets:
print("🤖 MODE BATCH ACTIVÉ - Configuration automatique sans UI")
config['mode'] = config_mode
if config_mode == 0: # Aléatoire
config['task_description'] = random.choice(POSSIBLE_TASKS)
print(f"Mode: Aléatoire")
elif config_mode == 1: # Bibliothèque (utilise la première tâche par défaut)
config['task_description'] = POSSIBLE_TASKS[0]
print(f"Mode: Bibliothèque")
elif config_mode == 2: # Personnalisé
config['task_description'] = task_description
print(f"Mode: Personnalisé")
elif config_mode == 3: # Upload (non supporté en batch)
print("⚠️ Mode Upload non supporté en mode batch, utilisation mode Aléatoire")
config['mode'] = 0
config['task_description'] = random.choice(POSSIBLE_TASKS)
print(f"Tâche sélectionnée: {config['task_description'][:100]}...")
config_ready = True
# ---- MODE INTERACTIF : UI avec widgets (code original) ----
else:
# ---- Widgets de configuration ----
task_selector = widgets.Dropdown(
options=POSSIBLE_TASKS,
description='Tâche :',
style={'description_width': 'initial'}
)
custom_task = widgets.Textarea(
placeholder="Décrivez votre projet en détail...",
layout={'width': '90%', 'height': '120px'}
)
uploader = widgets.FileUpload(accept='.ipynb', multiple=False)
submit_btn = widgets.Button(description="Valider", button_style='success', icon='rocket')
tabs = widgets.Tab()
tabs.children = [
widgets.VBox([widgets.HTML("<i>Une tâche aléatoire sera générée</i>")]),
widgets.VBox([widgets.Label("Choisissez une tâche type :"), task_selector]),
widgets.VBox([widgets.Label("Écrivez vos instructions :"), custom_task]),
widgets.VBox([widgets.Label("Uploader votre notebook :"), uploader])
]
tabs.set_title(0, '🎲 Aléatoire')
tabs.set_title(1, '📚 Bibliothèque')
tabs.set_title(2, '✨ Personnalisé')
tabs.set_title(3, '📤 Importer')
def on_submit(_):
"""Callback déclenché au clic du bouton."""
global config_ready
try:
config['mode'] = tabs.selected_index
if config['mode'] == 3:
if uploader.value:
config['uploaded_file'] = uploader.value[0]
else:
if config['mode'] == 0:
config['task_description'] = random.choice(POSSIBLE_TASKS)
elif config['mode'] == 1:
config['task_description'] = task_selector.value
elif config['mode'] == 2:
config['task_description'] = custom_task.value
submit_btn.disabled = True
print("Configuration validée !")
except Exception as e:
print(f"Erreur pendant la configuration : {e}")
config_ready = True
submit_btn.on_click(on_submit)
# ---- Affichage ----
display(widgets.HTML("<h3>🔧 Configuration du Projet</h3>"))
display(tabs)
display(submit_btn)
# ---- Boucle bloquante synchrone ----
print("En attente du clic sur Valider...")
with ui_events() as poll:
while not config_ready:
poll(10)
time.sleep(0.1)
print("✅ Config terminée, vous pouvez exécuter les cellules suivantes !")🤖 MODE BATCH ACTIVÉ - Configuration automatique sans UI
Mode: Personnalisé
Tâche sélectionnée: Simple notebook creation...
✅ Config terminée, vous pouvez exécuter les cellules suivantes !Le notebook lit ses identifiants dans le .env du dépôt — jamais en dur dans le code : un notebook pédagogique est commité, diffusé, copié ; une clé qui s’y trouve est une clé compromise (règle d’hygiène secrets du projet). Les trois variables attendues sont la clé API, l’URL de base (ici l’API officielle) et l’identifiant du modèle de chat.
La cellule suivante fait cette lecture et imprime un résumé de configuration — regardez-la se constituer avant de lire son interprétation ci-dessous.
import os
import time
import requests
from dotenv import load_dotenv
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
from jupyter_ui_poll import ui_events
# -------------------------------------------------------------------------
# Fonctions utilitaires
# -------------------------------------------------------------------------
def list_models(api_base, api_key):
"""Retourne un dict avec la liste des modèles ou un champ 'error'."""
url = f"{api_base}/models"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
try:
resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=20)
if resp.status_code == 200:
return resp.json()
else:
return {"error": f"status={resp.status_code}", "text": resp.text}
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
# -------------------------------------------------------------------------
# Lecture .env
# -------------------------------------------------------------------------
load_dotenv("../.env")
sd_fake = "sk-proj-1234567890"
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", sd_fake).strip()
openai_base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "").strip()
openai_chat_model_id = os.getenv("OPENAI_CHAT_MODEL_ID", "gpt-5.6-luna").strip()
already_configured = (
openai_api_key != sd_fake
or (openai_base_url not in ["", "https://api.openai.com/v1"])
)
# Flag indiquant quand la config est OK
env_config_ready = False
# ---- MODE BATCH : Lecture directe du .env ----
if skip_widgets:
print("🤖 MODE BATCH ACTIVÉ - Lecture configuration depuis .env")
if already_configured:
print("✅ Configuration LLM détectée dans .env :")
print(f" - OPENAI_API_KEY = {'configuree' if openai_api_key and openai_api_key != sd_fake else '(non configuree)'}")
print(f" - OPENAI_BASE_URL = {openai_base_url or '(API officielle)'}")
print(f" - OPENAI_CHAT_MODEL_ID = {openai_chat_model_id}")
env_config_ready = True
else:
print("⚠️ Configuration LLM non détectée dans .env")
print("Veuillez configurer les variables d'environnement :")
print(" - OPENAI_API_KEY")
print(" - OPENAI_BASE_URL (optionnel)")
print(" - OPENAI_CHAT_MODEL_ID")
raise ValueError("Configuration LLM manquante pour mode batch")
# ---- MODE INTERACTIF : UI avec widgets (code original) ----
else:
# -------------------------------------------------------------------------
# Widgets
# -------------------------------------------------------------------------
message_output = widgets.Output()
api_key_input = widgets.Text(
value=openai_api_key if already_configured else "",
placeholder=f"Ex: {sd_fake}",
description="Clé API :",
layout={'width': '80%'}
)
base_url_input = widgets.Text(
value=openai_base_url if already_configured else "https://api.openai.com/v1",
placeholder="ex: https://api.my-llm.com/v1",
description="Endpoint :",
layout={'width': '80%'}
)
model_dropdown = widgets.Dropdown(
options=[],
description="Modèle :",
layout={'width': '80%', 'display': 'none'}
)
list_models_btn = widgets.Button(
description="Lister modèles",
button_style='info',
icon='search'
)
validate_llm_btn = widgets.Button(
description="Enregistrer .env",
button_style='success',
icon='save'
)
ui_box = widgets.VBox([
api_key_input,
base_url_input,
model_dropdown,
widgets.HBox([list_models_btn, validate_llm_btn])
])
# -------------------------------------------------------------------------
# Callbacks
# -------------------------------------------------------------------------
def on_list_models_click(_):
new_base_url = base_url_input.value.strip()
new_api_key = api_key_input.value.strip()
with message_output:
message_output.clear_output()
if not new_base_url or not new_api_key:
print("⚠️ Veuillez saisir un Endpoint et une clé API avant de lister les modèles.")
return
info = list_models(new_base_url, new_api_key)
if "error" in info:
print(f"Erreur /models: {info['error']} - {info.get('text','')}")
else:
data_list = info.get("data", [])
if not data_list:
print("Aucun modèle n'a été retourné (data=[]).")
else:
model_ids = [m.get("id", "(inconnu)") for m in data_list]
model_dropdown.options = model_ids
if openai_chat_model_id in model_ids:
model_dropdown.value = openai_chat_model_id
else:
model_dropdown.value = model_ids[0]
model_dropdown.layout.display = 'block'
print(f"✅ {len(model_ids)} modèle(s) trouvé(s).")
def on_validate_llm_click(_):
global env_config_ready
new_api_key = api_key_input.value.strip() or "sk-fake"
new_base_url = base_url_input.value.strip()
chosen_model = "gpt-5.6-luna"
if model_dropdown.options and (model_dropdown.layout.display != 'none'):
chosen_model = model_dropdown.value.strip()
with message_output:
message_output.clear_output()
try:
with open('.env', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(f"OPENAI_API_KEY={new_api_key}\n")
f.write(f"OPENAI_BASE_URL={new_base_url}\n")
f.write(f"OPENAI_CHAT_MODEL_ID={chosen_model}\n")
print("✅ Fichier .env créé/mis à jour avec :")
print(f" - OPENAI_API_KEY = {'configuree' if new_api_key and new_api_key != 'sk-fake' else '(non configuree)'}")
print(f" - OPENAI_BASE_URL = {new_base_url or '(API OpenAI officiel)'}")
print(f" - OPENAI_CHAT_MODEL_ID = {chosen_model}")
env_config_ready = True
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur lors de l'écriture du fichier .env: {str(e)}")
# -------------------------------------------------------------------------
# Suppression des anciens callbacks
# -------------------------------------------------------------------------
list_models_btn._click_handlers.callbacks = []
validate_llm_btn._click_handlers.callbacks = []
list_models_btn.on_click(on_list_models_click)
validate_llm_btn.on_click(on_validate_llm_click)
# -------------------------------------------------------------------------
# Affichage
# -------------------------------------------------------------------------
if already_configured:
print("✅ Configuration LLM détectée dans .env :")
print(f" - OPENAI_API_KEY = {'configuree' if openai_api_key and openai_api_key != sd_fake else '(non configuree)'}")
print(f" - OPENAI_BASE_URL = {openai_base_url or '(API officielle)'}")
print(f" - OPENAI_CHAT_MODEL_ID = {openai_chat_model_id}")
print("Aucune saisie supplémentaire n'est requise.")
env_config_ready = True
else:
print("Veuillez :\n1) Saisir votre Endpoint et clé API")
print("2) Cliquer sur [Lister modèles] (pour un endpoint custom)")
print("3) Cliquer sur [Enregistrer .env] pour finaliser la configuration")
display(ui_box)
display(message_output)
# ---- Boucle bloquante: attend le clic sur "Enregistrer .env" ----
with ui_events() as poll:
while not env_config_ready:
poll(10)
time.sleep(0.1)
ui_box.layout.display = 'none'
print("✅ Configuration LLM terminée, vous pouvez exécuter la suite !")🤖 MODE BATCH ACTIVÉ - Lecture configuration depuis .env
✅ Configuration LLM détectée dans .env :
- OPENAI_API_KEY = configuree
- OPENAI_BASE_URL = (API officielle)
- OPENAI_CHAT_MODEL_ID = gpt-5.6-terraLecture de la sortie. Le résumé confirme les trois valeurs effectives : clé configuree, URL = API officielle, modèle gpt-5.6-terra. Trois remarques :
configuree (sans accent, sans valeur) : la clé n’est jamais imprimée — la sortie atteste de sa présence, pas de son contenu. C’est le pattern correct : un print de configuration doit dire si la clé existe, jamais laquelle.gpt-5.6-terra est le modèle qui servira aux trois agents. On le reverra mot pour mot dans la sortie de création des services (section 7).Le reste du notebook construit, étape par étape, l’orchestration complète :
| Étape | Cellule | Ce qui s’y joue |
|---|---|---|
| 1 | Installation | dépendances UI et pipeline |
| 2 | Imports | Semantic Kernel, logging, widgets |
| 3 | NotebookState |
la machine à états du notebook cible |
| 4 | Création | le template devient un notebook |
| 5 | Plugins | les mains des agents dans le notebook |
| 6 | Stratégies | qui parle, et quand arrêter |
| 7 | Agents | Coder, Reviewer, Admin — même modèle, rôles distincts |
| 8 | Conversation | la boucle qui finalise le notebook |
La sortie de conversation de ce run montre la ronde réelle : 9 steps — Admin (1), Coder (2), Reviewer (3), Admin (4), Coder (5-7), Reviewer (8), Admin (9) — en environ 80 secondes d’horodatage à horodatage, terminée par un notebook à l’état validated.
Objectif final : Obtenir un notebook entièrement fonctionnel et validé.
Pourquoi installer depuis le notebook plutôt que documenter un pip install en commentaire ? Parce que le notebook se veut autoporteur : une exécution Papermill sur une machine fraîche doit trouver ses dépendances sans lecture préalable de README. La cellule installe les briques UI (ipywidgets) et le socle du pipeline (semantic-kernel, nbformat).
Deux cellules d’installation existent dans le notebook (l’une en tête pour l’UI, l’autre ici pour le pipeline) — la sortie de chacune rappelle la même règle d’or : un package installé dans un kernel vivant n’est visible qu’après redémarrage.
Installation terminée. Si nécessaire, redémarrez le kernel pour activer les nouveaux packages.Lecture. La sortie Installation terminée. Si nécessaire, redémarrez le kernel pour activer les nouveaux packages. fait partie du contrat de la cellule : l’installation de packages dans un kernel vivant ne prend effet qu’au redémarrage. La cellule UI au-dessus suit la même règle (Redémarrez le noyau si vous rencontrez des problèmes d'affichage des widgets) — c’est le seul moment du notebook où un redémarrage peut être demandé ; tout ce qui suit suppose l’environnement en place.
Les imports assemblent trois mondes : Semantic Kernel (le kernel, les agents, les stratégies de conversation de groupe), la manipulation de notebooks (nbformat — lire et réécrire le .ipynb cible comme du JSON structuré), et l’instrumentation (logging, asyncio pour la boucle d’agents).
La sortie de cette cellule configure le logger : format avec horodatage à la milliseconde, niveau réglé pour suivre la conversation. C’est lui qui produira les [INFO]/[DEBUG] qui servent de trace d’exécution dans toute la suite — les interprétations des sections 4 à 8 s’ancrent toutes sur ces lignes de log réelles, pas sur du code lu.
# Cellule Code : Imports et configuration du logger
# -------------------------------------------------
import os
import json
import hashlib
import logging
import nbformat
import papermill as pm
import random
from datetime import datetime
# Imports liés à Semantic Kernel
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.agents import ChatCompletionAgent, AgentGroupChat
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion
from semantic_kernel.functions import kernel_function
from semantic_kernel.agents.strategies.selection.selection_strategy import SelectionStrategy
from semantic_kernel.agents.strategies.termination.termination_strategy import TerminationStrategy
from semantic_kernel.connectors.ai.function_choice_behavior import FunctionChoiceBehavior
from semantic_kernel.functions.kernel_arguments import KernelArguments
class ColorFormatter(logging.Formatter):
"""
Un formatter coloré pour rendre les logs plus lisibles.
"""
colors = {
'DEBUG': '\033[94m',
'INFO': '\033[92m',
'WARNING': '\033[93m',
'ERROR': '\033[91m',
'CRITICAL': '\033[91m\033[1m'
}
reset = '\033[0m'
def format(self, record: logging.LogRecord) -> str:
msg = super().format(record)
return f"{self.colors.get(record.levelname, '')}{msg}{self.reset}"
logger = logging.getLogger("Orchestration")
logger.setLevel(logging.DEBUG) # Peut être paramétré via .env ou variable
if not logger.handlers:
handler = logging.StreamHandler()
handler.setLevel(logging.DEBUG)
formatter = ColorFormatter(
fmt="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s - %(message)s",
datefmt="%H:%M:%S"
)
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.info("Configuration initiale terminée.")NotebookState : gestion de l’état du notebookNotebookState est le registre central de l’orchestration : il porte le chemin du notebook cible, son contenu JSON, et surtout son état de maturité parmi :
specified → implemented → tested → validatedChaque transition est journalisée — la sortie de conversation en montrera de réelles, par exemple Passage de l'état specified → specified quand une édition ne fait pas encore avancer la maturité, jusqu’au validated final qui déclenche l’arrêt.
Pourquoi une machine à états plutôt qu’un booléen « fini » ? Parce que le travail des agents est incrémental : le Coder implémente (specified → implemented), le Reviewer teste (implemented → tested), l’Admin valide (tested → validated). La stratégie de terminaison (section 6) lit exactement cet état pour décider si la conversation continue — c’est ce qui distingue une orchestration pilotée par l’artefact d’un simple tour de parole.
class NotebookState:
"""
Gère le statut et le contenu d'un notebook.
Les états possibles sont :
- 'specified'
- 'implemented'
- 'tested'
- 'validated'
Attributes:
notebook_path (str): Chemin du fichier notebook (.ipynb).
_cached_notebook (nbformat.NotebookNode): Le contenu du notebook stocké en mémoire.
_status (str): L'état courant du notebook.
_previous_states (list[str]): Historique simple des états antérieurs.
"""
VALID_STATES = ["specified", "implemented", "tested", "validated"]
def __init__(self, notebook_path: str) -> None:
self.notebook_path = notebook_path
self._cached_notebook = None
self._status = "specified"
self._previous_states = []
self._load_notebook()
def _load_notebook(self) -> None:
"""Charge le notebook depuis le chemin spécifié, en utilisant nbformat."""
if not os.path.exists(self.notebook_path):
raise FileNotFoundError(f"Notebook introuvable: {self.notebook_path}")
with open(self.notebook_path, "r", encoding="utf-8") as f:
self._cached_notebook = nbformat.read(f, as_version=4)
logger.debug(
f"[NotebookState] Chargé '{self.notebook_path}' avec {len(self._cached_notebook.cells)} cellules."
)
def save_notebook(self, path: str = "") -> None:
"""
Enregistre le notebook sur disque (par défaut au même chemin).
"""
if not path:
path = self.notebook_path
try:
with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
nbformat.write(self._cached_notebook, f)
logger.info(f"[NotebookState] Notebook sauvegardé sous {path}")
except Exception as e:
logger.error(f"[save_notebook] Erreur de sauvegarde: {e}")
raise
def get_notebook_json(self) -> str:
"""Retourne une représentation JSON (str) du notebook actuellement en mémoire."""
return json.dumps(self._cached_notebook, indent=2, ensure_ascii=False)
def log_notebook_state(self, max_length: int = 10000) -> None:
"""Affiche dans les logs une partie du JSON pour diagnostic (tronquée si trop longue)."""
notebook_json = self.get_notebook_json()
snippet = notebook_json[:max_length]
if len(notebook_json) > max_length:
snippet += ">>> TRUNCATED <<<"
logger.debug(f"[NotebookState] Current notebook state (truncated):\n{snippet}")
def get_status(self) -> str:
"""Renvoie l'état courant du notebook."""
return self._status
def set_status(self, new_status: str) -> None:
"""
Met à jour l'état du notebook et log la transition.
Ne fait rien si new_status est invalide.
"""
if new_status not in self.VALID_STATES:
logger.error(f"[NotebookState] État invalide: {new_status}")
return
logger.info(f"[NotebookState] Passage de l'état {self._status} → {new_status}")
self._previous_states.append(self._status)
self._status = new_status
def reset_outputs(self) -> None:
"""
Efface les sorties de toutes les cellules (execution_count, outputs).
Utile avant ré-exécution si on veut repartir à zéro.
"""
for cell in self._cached_notebook["cells"]:
if "outputs" in cell:
cell["outputs"] = []
if "execution_count" in cell:
cell["execution_count"] = None
logger.debug("[NotebookState] Sorties réinitialisées dans le notebook.")
def execute_notebook(self) -> bool:
"""
Exécute le notebook via Papermill et retourne True si tout se passe bien,
ou False si une exception survient.
"""
logger.info(f"[NotebookState] Exécution Papermill sur {self.notebook_path}.")
self.save_notebook() # Sauvegarde avant exécution
success = True
try:
pm.execute_notebook(
input_path=self.notebook_path,
output_path=self.notebook_path,
kernel_name="python3",
progress_bar=False,
log_output=True
)
except Exception as e:
logger.error(f"[execute_notebook] Erreur lors de l'exécution: {e}")
success = False
finally:
self._load_notebook() # Recharger, car Papermill a peut-être modifié le contenu
self.save_notebook()
logger.info("[NotebookState] Notebook mis à jour après exécution (avec sorties).")
return success
def update_cell(self, cell_index: int, new_source: str) -> None:
"""
Met à jour la source d’une cellule (index) et sauvegarde le notebook.
"""
old_src = self._cached_notebook.cells[cell_index].source
self._cached_notebook.cells[cell_index].source = new_source
logger.info(f"[NotebookState] Mise à jour de la cellule {cell_index}")
logger.debug(f"[NotebookState] Ancien contenu:\n{old_src}")
logger.debug(f"[NotebookState] Nouveau contenu:\n{new_source}")
self.save_notebook()
def find_cell_indices_by_content(self, content_pattern: str) -> list:
"""Retourne la liste des indices de cellules contenant `content_pattern`."""
indices = []
for i, c in enumerate(self._cached_notebook.cells):
if content_pattern in c.source:
indices.append(i)
return indices
def is_approved(self) -> bool:
"""Renvoie True si l'état du notebook est 'validated'."""
return self._status == "validated"La classe NotebookState ci-dessus ne connaît que des transitions qui avancent (specified → implemented → tested → validated). Mais un pipeline réel échoue : import cassé dans une cellule générée, tests qui ne passent pas après trois tours, notebook corrompu. En production, un etat “failed” serait utile pour signaler un echec definitif.
Objectif : Etendre NotebookState avec une méthode mark_as_failed() et un mécanisme de historique des erreurs.
Indices : - # Étape 1 : Ajouter “failed” a VALID_STATES - # Étape 2 : Implementer mark_as_failed(reason: str) qui enregistre la raison de l’echec - # Étape 3 : Implementer get_failure_history() -> list qui retourne l’historique des echecs - # Indice : Utiliser un attribut _failure_log: list[dict] avec les cles “timestamp”, “from_state”, “reason”
Pour la démarche : repartez de la structure de transition_state vue ci-dessus (vérifier la transition, journaliser, écrire l’attribut) ; décidez qui a le droit de marquer failed (le Reviewer seul ? l’Admin seul ?) et vers quoi un notebook failed peut revenir (specified, pour reprise) ; la sortie de conversation de la section 8 vous donne des exemples de transitions journalisées à imiter.
class NotebookStateWithFailure(NotebookState):
"""
TODO etudiant : Extension de NotebookState avec gestion des echecs.
"""
def __init__(self, notebook_path: str) -> None:
super().__init__(notebook_path)
# TODO etudiant : initialiser le journal des echecs
pass
def mark_as_failed(self, reason: str) -> None:
"""
TODO etudiant : Faire passer le notebook a l'etat 'failed'
et enregistrer la raison dans l'historique.
"""
pass
def get_failure_history(self) -> list:
"""TODO etudiant : Retourner l'historique des echecs."""
return None
print("Exercice a completer")Exercice a completerLe notebook cible — celui que les agents vont fabriquer — ne part pas d’une page blanche : il naît d’un template, Notebook-Template.ipynb, qui fournit l’armature (navigation, structure de sections). Les agents héritent de ce squelette et le remplissent ; c’est le même principe qu’un cookiecutter ou un scaffold de projet.
La cellule suivante initialise le NotebookState depuis ce template, injecte le sujet (le paramètre Papermill notebook_topic), et vérifie que le JSON obtenu est un notebook bien formé — inutile d’orchestrer des agents autour d’un fichier cassé.
# Cellule Code : Initialisation du notebook ciblé et injection de la tâche
# -----------------------------------------------------------------------
import shutil
import os
import requests
TEMPLATE_URL = "https://raw.githubusercontent.com/jsboige/CoursIA/refs/heads/main/MyIA.AI.Notebooks/GenAI/SemanticKernel/Notebook-Template.ipynb"
TEMPLATE_FILE = "Notebook-Template.ipynb"
def apply_task_description(notebook_state: NotebookState, task_description: str) -> bool:
"""
Remplace le placeholder {{TASK_DESCRIPTION}} dans la première cellule Markdown appropriée.
Retourne True si le placeholder a été trouvé et remplacé, False sinon.
"""
for idx, cell in enumerate(notebook_state._cached_notebook.cells):
if "{{TASK_DESCRIPTION}}" in cell.source:
new_source = cell.source.replace("{{TASK_DESCRIPTION}}", task_description)
notebook_state.update_cell(idx, new_source)
return True
return False
DEST_NOTEBOOK = "Notebook-Generated.ipynb"
# Gestion différenciée selon le mode sélectionné
if config['mode'] == 3: # Mode upload
if config['uploaded_file']:
DEST_NOTEBOOK = config['uploaded_file'].name
with open(DEST_NOTEBOOK, 'wb') as f:
f.write(config['uploaded_file'].content)
logger.info(f"Notebook uploadé : {DEST_NOTEBOOK}")
else: # Modes template (aléatoire, bibliothèque, personnalisé)
if not os.path.exists(TEMPLATE_FILE):
print(f"{TEMPLATE_FILE} introuvable, téléchargement depuis {TEMPLATE_URL}")
try:
response = requests.get(TEMPLATE_URL, timeout=10)
response.raise_for_status() # Gère les erreurs HTTP
with open(TEMPLATE_FILE, "wb") as f:
f.write(response.content)
print(f"Téléchargement terminé, fichier {TEMPLATE_FILE} créé.")
except Exception as e:
print(f"Échec du téléchargement : {e}")
else:
print(f"Le fichier {TEMPLATE_FILE} existe déjà, aucune action nécessaire.")
shutil.copy2(TEMPLATE_FILE, DEST_NOTEBOOK)
logger.info(f"Création depuis le template : {TEMPLATE_FILE}")
# Instanciation du notebook state
notebook_state = NotebookState(DEST_NOTEBOOK)
notebook_state.log_notebook_state()
# Injection de la tâche pour les modes template
if config['mode'] != 3:
changed = apply_task_description(notebook_state, config['task_description'])
if changed:
logger.info("Placeholder {{TASK_DESCRIPTION}} remplacé avec succès.")
logger.info("Exécution du notebook pour validation initiale...")
notebook_state.execute_notebook()
logger.info("Notebook ré-exécuté après injection de la tâche.")
notebook_state.log_notebook_state()
else:
logger.warning("Aucun placeholder détecté. Vérifiez la cellule Markdown contenant {{TASK_DESCRIPTION}}.")
else:
logger.info("Mode upload - Aucune injection de tâche nécessaire")Le fichier Notebook-Template.ipynb existe déjà, aucune action nécessaire.Lecture de la sortie. Trois lignes racontent la naissance de l’artefact :
Création depuis le template : Notebook-Template.ipynb
[NotebookState] Chargé 'Notebook-Generated.ipynb' avec 12 cellules.
[NotebookState] Mise à jour de la cellule 0Notebook-Generated.ipynb — le fichier cible existe désormais sur disque, distinct du moule ;Les agents ne manipulent pas le JSON du notebook directement : ils passent par des plugins, des petites classes qui exposent des opérations nommées sur l’état. BaseNotebookPlugin en est le socle — elle tient une référence au NotebookState et fournit get_notebook_content(), le canal par lequel un agent lit le notebook courant (le compteur interne trace combien de fois il l’a fait).
La sortie de conversation montrera les plugins en action, par exemple :
[AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell()
[NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb— une édition de cellule markdown par l’Admin, suivie d’une sauvegarde immédiate : chaque geste est persistant, pas seulement affiché. Ce découplage (agents → plugins → état) est ce qui rend l’orchestration auditable : chaque capability a un nom, chaque appel a son log.
# ================================
# Plugins actualisés (avec logs)
# ================================
class BaseNotebookPlugin:
"""
Plugin de base pour manipuler NotebookState.
Fournit la méthode get_notebook_content()
pour récupérer le notebook en JSON.
"""
def __init__(self, state: NotebookState) -> None:
self.state = state
self._get_content_counter = 0 # Pour logguer tous les 5 appels
@kernel_function(
name="get_notebook_content",
description="Renvoie le notebook (format JSON) révisé actuellement."
)
def get_notebook_content(self) -> str:
"""
Retourne la représentation JSON du notebook.
Loggue un extrait toutes les 5 demandes pour éviter la surcharge.
"""
self._get_content_counter += 1
content = self.state.get_notebook_json()
if (self._get_content_counter % 5) == 0:
logger.info(f"[BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°{self._get_content_counter}) - log complet")
self.state.log_notebook_state(max_length=10000)
else:
snippet = content[:200]
snippet += "..." if len(content) > 200 else ""
logger.info(f"[BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°{self._get_content_counter}) -> {snippet}")
return content
class NotebookEditingMixin:
"""
Mixin fournissant la fonction d'édition de cellule (update_cell_anyway).
Peut être hérité par Coder ou Admin, qui ont tous deux besoin d'éditer.
"""
def update_cell_anyway(self, pattern: str, new_source: str, cell_type: str = None) -> str:
"""
Recherche la première cellule contenant 'pattern' (dans le code ou markdown),
puis remplace son contenu par 'new_source', si l'état le permet.
"""
indices = []
for idx, cell in enumerate(self.state._cached_notebook.cells):
content_match = (pattern in cell.source)
type_match = (cell_type is None) or (cell.cell_type == cell_type)
if content_match and type_match:
indices.append(idx)
if not indices:
return_message = f"Aucune cellule ({cell_type or 'tout type'}) ne contient '{pattern}'."
elif len(indices) > 1:
return_message = f"Plusieurs cellules ({cell_type or 'tout type'}) contiennent '{pattern}'."
else:
old_status = self.state.get_status()
if old_status == "validated":
return_message = "Édition impossible (notebook déjà validé)."
else:
self.state.update_cell(indices[0], new_source)
return_message = f"Cellule {cell_type} contenant '{pattern}' mise à jour."
logger.info(f"[NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> {return_message}")
return return_message
class CoderNotebookPlugin(BaseNotebookPlugin, NotebookEditingMixin):
"""
Plugin pour l'agent 'Coder'.
Hérite de BaseNotebookPlugin (lecture) et NotebookEditingMixin (édition).
"""
@kernel_function(
name="update_cell_by_content",
description="Modifie la première cellule de Code contenant 'content_pattern'."
)
def update_cell_by_content(self, content_pattern: str, new_source: str) -> str:
logger.info("[CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()")
status = self.state.get_status()
if status not in ["specified", "implemented"]:
msg = f"Erreur: état '{status}' => modifications bloquées."
else:
msg = self.update_cell_anyway(
pattern=content_pattern,
new_source=new_source,
cell_type="code"
)
logger.info(f"[CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> {msg}")
return msg
@kernel_function(
name="finish_implementation",
description="Déclare le notebook 'implemented' lorsque le code est prêt."
)
def finish_implementation(self) -> str:
logger.info("[CoderNotebookPlugin] finish_implementation()")
status = self.state.get_status()
if status == "specified":
self.state.set_status("implemented")
msg = "Le notebook passe à l'état 'implemented'."
elif status == "implemented":
msg = "Le notebook est déjà en état 'implemented'."
else:
msg = f"Impossible de passer en 'implemented' depuis '{status}'."
logger.info(f"[CoderNotebookPlugin] finish_implementation -> {msg}")
return msg
class ReviewerNotebookPlugin(BaseNotebookPlugin):
"""
Plugin pour l'agent 'Reviewer'.
Il ne peut pas éditer le notebook, mais peut l'exécuter et approuver (ou non).
"""
@kernel_function(
name="validate_notebook",
description="Exécute le notebook et approuve ou non (approve=True/False)."
)
def validate_notebook(self, approve: bool = True) -> str:
logger.info(f"[ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook(approve={approve})")
status = self.state.get_status()
if status != "implemented":
msg = f"Le reviewer ne peut pas valider, état actuel = '{status}'."
else:
success = self.state.execute_notebook()
if not success:
self.state.set_status("specified")
msg = ("Erreur d'exécution dans le notebook (voir logs). "
"Retour à l'état 'specified' pour corrections.")
else:
if approve:
self.state.set_status("tested")
msg = "Le reviewer approuve => état 'tested'."
else:
self.state.set_status("specified")
msg = "Le reviewer refuse => retour à 'specified'."
logger.info(f"[ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook -> {msg}")
return msg
class AdminNotebookPlugin(BaseNotebookPlugin, NotebookEditingMixin):
"""
Plugin pour l'agent 'Admin'.
Peut lire, éditer et valider ou invalider le notebook.
"""
@kernel_function(
name="update_markdown_cell",
description="Modifie la première cellule MARKDOWN contenant 'content_pattern'."
)
def admin_edit_markdown_cell(self, content_pattern: str, new_source: str) -> str:
logger.info("[AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell()")
msg = self.update_cell_anyway(
pattern=content_pattern,
new_source=new_source,
cell_type="markdown"
)
# Après édition, on repasse l'état à 'specified'.
self.state.set_status("specified")
logger.info(f"[AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> {msg}")
return msg + " -> Revert à 'specified'."
@kernel_function(
name="approve_notebook",
description="Validation finale: admin_ok=True => 'validated', sinon 'specified'."
)
def approve_notebook(self, admin_ok: bool = True) -> str:
logger.info(f"[AdminNotebookPlugin] approve_notebook(admin_ok={admin_ok})")
status = self.state.get_status()
if status != "tested":
msg = f"Impossible d'approuver: l'état est '{status}' (attendu: 'tested')."
else:
if admin_ok:
self.state.set_status("validated")
msg = "Notebook validé => état 'validated'."
else:
self.state.set_status("specified")
msg = "Admin refuse => retour à 'specified'."
logger.info(f"[AdminNotebookPlugin] approve_notebook -> {msg}")
return msgBaseNotebookPlugin montre le mécanisme : une classe qui tient l’état, expose des opérations nommées, journalise chaque appel. Les agents du NotebookMaker peuvent iterer plusieurs fois sur le même notebook — il serait utile de suivre le nombre de revisions par cellule.
Objectif : Créer une classe RevisionTrackerPlugin qui herite de BaseNotebookPlugin et compte les modifications par cellule.
Indices : - # Étape 1 : Heriter de BaseNotebookPlugin et ajouter un dictionnaire _revision_counts - # Étape 2 : Implementer track_revision(cell_index) qui incremente le compteur - # Étape 3 : Implementer get_revision_report() qui retourne un rapport formate - # Indice : Decorer les méthodes avec @kernel_function pour les rendre accessibles aux agents
Pour la démarche : le compteur d’appels de get_notebook_content() ci-dessus est le germe (un attribut incrémenté dans la méthode) ; pour suivre par cellule, un dictionnaire {index_de_cellule: nombre_d_editions} mis à jour dans une méthode de suivi ; exposez une méthode de synthèse (ex. revision_summary()) qui imprime le décompte — c’est elle qui rendra le plugin observable dans une future sortie de conversation, comme les [AdminNotebookPlugin] de la section 8.
class RevisionTrackerPlugin(BaseNotebookPlugin):
"""
TODO etudiant : Plugin qui suit le nombre de revisions par cellule.
Herite de BaseNotebookPlugin pour acceder a self.state.
"""
def __init__(self, state: NotebookState) -> None:
super().__init__(state)
# TODO etudiant : initialiser _revision_counts
pass
# TODO etudiant : implementer track_revision(cell_index: int) -> str
# avec @kernel_function
# TODO etudiant : implementer get_revision_report() -> str
# avec @kernel_function
print("Exercice a completer")Exercice a completerDeux questions organisent toute conversation multi-agents : qui parle ensuite ? et quand s’arrête-t-on ? Semantic Kernel y répond par des stratégies. Ici, ApprovedBasedTerminationStrategy ferme la conversation dans deux cas :
validated (l’Admin a approuvé le travail) ;_max_steps (garde-fou contre les conversations infinies — la ressource n’est pas gratuite).Notez le _state: NotebookState = PrivateAttr() : la stratégie lit l’état de l’artefact, pas le contenu des messages. C’est la même idée que la machine à états de la section 3 — l’artefact décide, le dialogue n’est que le moyen. La sortie finale de ce run (Notebook approuvé => fin de la conversation. puis Statut final - Approuvé: True) montre le premier cas de figure : terminaison par validation, pas par épuisement du budget.
from pydantic import PrivateAttr
class ApprovedBasedTerminationStrategy(TerminationStrategy):
"""
Met fin à la conversation si le notebook est validé ou si
le nombre d'itérations maximum est atteint.
"""
_state: NotebookState = PrivateAttr()
_max_steps: int = PrivateAttr(default=20)
def __init__(self, state: NotebookState, max_steps: int = 20):
super().__init__()
self._state = state
self._max_steps = max_steps
self._current_step = 0
async def should_agent_terminate(self, agent, history) -> bool:
self._current_step += 1
is_approved = self._state.is_approved()
logger.debug(
f"[TerminationStrategy] Step={self._current_step}/{self._max_steps}, IsApproved={is_approved}"
)
if is_approved:
logger.info("[TerminationStrategy] Notebook approuvé => arrêt.")
return True
if self._current_step >= self._max_steps:
logger.warning(f"[TerminationStrategy] max_steps={self._max_steps} atteint => arrêt.")
return True
return False
class NotebookAwareSelectionStrategy(SelectionStrategy):
"""
Sélectionne quel agent doit parler en fonction de l'état du notebook.
"""
def __init__(self, state: NotebookState):
super().__init__()
self._state = state
self._has_first_agent_run = False
def reset(self) -> None:
self._has_first_agent_run = False
async def select_agent(self, agents, history):
current_status = self._state.get_status()
logger.debug(
f"[SelectionStrategy] nb_agents={len(agents)}, statut={current_status}, "
f"first_run={not self._has_first_agent_run}"
)
if current_status == "validated":
logger.info("[SelectionStrategy] Notebook déjà validé => fin.")
return None
# Récupérer les agents
coder = next((a for a in agents if a.name == "CoderAgent"), None)
reviewer = next((a for a in agents if a.name == "ReviewerAgent"), None)
admin = next((a for a in agents if a.name == "AdminAgent"), None)
# Cas particulier : première intervention => Admin
if not self._has_first_agent_run and current_status == "specified":
if admin:
self._has_first_agent_run = True
logger.info("Première intervention : AdminAgent (révision du Markdown).")
return admin
# Cas normal
if current_status == "specified" and coder:
to_return = coder
elif current_status == "implemented" and reviewer:
to_return = reviewer
elif current_status == "tested" and admin:
to_return = admin
else:
logger.warning(
f"[SelectionStrategy] Aucun agent trouvé pour état='{current_status}' => stop."
)
to_return = None
if to_return and not self._has_first_agent_run:
self._has_first_agent_run = True
if to_return:
logger.info(f"[SelectionStrategy] Agent sélectionné : {to_return.name}")
return to_returnLes trois agents partagent le même service LLM — même modèle, même endpoint — mais trois rôles distincts. Ce qui différencie un Coder d’un Reviewer n’est pas l’intelligence employée : c’est l’instruction système (le rôle est écrit dans le prompt), les plugins accessibles (l’Admin a admin_edit_markdown_cell, le Coder les outils d’implémentation), et la place dans la stratégie d’orchestration.
C’est le pattern fondamental des orchestres multi-agents : spécialiser par la délégation et le contexte, pas en changeant de modèle. La même personne avec trois briefs différents produit trois travaux différents — pour un LLM, pareil.
# Cellule Code : Création des 3 agents et configuration avec prise en compte du .env
# ---------------------------------------------------------------------------------
from openai import AsyncOpenAI
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv("../.env")
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai_base_url_from_env = os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "").strip()
openai_chat_model_id = os.getenv("OPENAI_CHAT_MODEL_ID", "gpt-5.6-luna")
def create_chat_completion_service(service_id: str = "default"):
"""
Crée une instance de ChatCompletion (OpenAI) en fonction
des variables d'environnement. Gère explicitement l'URL par défaut pour éviter
les erreurs de protocole non supporté.
Variables .env utilisées :
- OPENAI_API_KEY : Clé API (obligatoire).
- OPENAI_CHAT_MODEL_ID : Nom du modèle (ex: "gpt-5.6-terra", "gpt-5.6-luna").
- OPENAI_BASE_URL : URL personnalisée (optionnelle). Si vide, utilise l'API OpenAI officielle.
"""
if not openai_api_key:
# Il est crucial d'avoir une clé API
logger.error("La variable d'environnement OPENAI_API_KEY n'est pas définie !")
raise ValueError("OPENAI_API_KEY is not set in the environment.")
# Déterminer l'URL de base finale à utiliser
if openai_base_url_from_env:
# Un endpoint personnalisé est défini dans le .env
final_base_url = openai_base_url_from_env
logger.info(f"Utilisation d'un endpoint compatible OpenAI : {final_base_url}")
else:
# Pas d'endpoint personnalisé, utiliser l'API officielle avec URL explicite
final_base_url = "https://api.openai.com/v1"
logger.info(f"Utilisation du service OpenAI officiel (URL explicite: {final_base_url}).")
# Créer un client AsyncOpenAI configuré avec l'URL finale et la clé
# Ce client sera passé au service Semantic Kernel
try:
openai_async_client = AsyncOpenAI(
api_key=openai_api_key,
base_url=final_base_url
# Vous pouvez ajouter d'autres paramètres ici si nécessaire (ex: timeout)
)
except Exception as client_error:
logger.error(f"Erreur lors de la création du client AsyncOpenAI pour base_url='{final_base_url}': {client_error}")
raise
# Instancier le service Semantic Kernel en lui passant le client pré-configuré
try:
sk_service = OpenAIChatCompletion(
service_id=service_id,
ai_model_id=openai_chat_model_id,
async_client=openai_async_client # Important: passer le client configuré
# api_key=... n'est pas nécessaire ici car géré par le client
)
logger.debug(f"Service Semantic Kernel '{service_id}' créé pour le modèle '{openai_chat_model_id}' pointant vers '{final_base_url}'")
return sk_service
except Exception as sk_service_error:
logger.error(f"Erreur lors de la création du service OpenAIChatCompletion de Semantic Kernel: {sk_service_error}")
raise
def create_kernel_for_agent(agent_id: str, plugin_instance) -> Kernel:
"""
Instancie un Kernel SemanticKernel pour l'agent donné,
en y ajoutant le plugin associé (Coder, Reviewer ou Admin).
Utilise create_chat_completion_service() pour choisir le backend OpenAI
(officiel ou endpoint custom) en fonction du .env.
"""
k = Kernel()
# Instancier le service de ChatCompletion en fonction du .env
chat_service = create_chat_completion_service(service_id="default")
# Ajouter ce service au kernel
k.add_service(chat_service)
# Ajouter le plugin de l'agent (Coder, Reviewer, Admin)
k.add_plugin(plugin_instance, plugin_name=f"{agent_id}_plugin")
return k
# Instancier les plugins (basés sur NotebookState)
coder_plugin = CoderNotebookPlugin(notebook_state)
reviewer_plugin = ReviewerNotebookPlugin(notebook_state)
admin_plugin = AdminNotebookPlugin(notebook_state)
# Créer un kernel dédié par agent (en tenant compte du .env)
coder_kernel = create_kernel_for_agent("coder_kernel", coder_plugin)
reviewer_kernel = create_kernel_for_agent("reviewer_kernel", reviewer_plugin)
admin_kernel = create_kernel_for_agent("admin_kernel", admin_plugin)
# Configurer l'auto-appel de fonctions
coder_settings = coder_kernel.get_prompt_execution_settings_from_service_id("default")
coder_settings.function_choice_behavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
# Famille gpt-5.6 : le reasoning par defaut est incompatible avec les function tools
# sur /v1/chat/completions -- l API exige une desactivation explicite (reasoning_effort=none).
coder_settings.extra_body = {"reasoning_effort": "none"}
reviewer_settings = reviewer_kernel.get_prompt_execution_settings_from_service_id("default")
reviewer_settings.function_choice_behavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
# Famille gpt-5.6 : le reasoning par defaut est incompatible avec les function tools
# sur /v1/chat/completions -- l API exige une desactivation explicite (reasoning_effort=none).
reviewer_settings.extra_body = {"reasoning_effort": "none"}
admin_settings = admin_kernel.get_prompt_execution_settings_from_service_id("default")
admin_settings.function_choice_behavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
# Famille gpt-5.6 : le reasoning par defaut est incompatible avec les function tools
# sur /v1/chat/completions -- l API exige une desactivation explicite (reasoning_effort=none).
admin_settings.extra_body = {"reasoning_effort": "none"}
# Définition des 3 agents conversationnels
coder_agent = ChatCompletionAgent(
kernel=coder_kernel,
name="CoderAgent",
instructions=(
"Vous êtes le **Coder**. Votre rôle : Implémenter avec le plus grand soin dans les cellules de code (pas la markdown) les instructions établies dans les cellules de markdown du notebook\n"
"1) Visualisez systématiquement le JSON du notebook via get_notebook_content().\n"
"2) Analyser et modifier les cellules de code (pas celles de markdown) à l'aide de la fonction update_cell_by_content(). Faites attention à ne pas reprendre le markdown dans les cellules de code que vous éditez.\n"
"3) Préserver les marqueurs importants des cellules de code pour pouvoir les redésigner facilement lors de futures éditions.\n"
"4) Quand c'est prêt, appelez finish_implementation().\n"
"5) Si besoin, faire de nouvelles itérations.\n"
),
arguments=KernelArguments(settings=coder_settings)
)
reviewer_agent = ChatCompletionAgent(
kernel=reviewer_kernel,
name="ReviewerAgent",
instructions=(
"Vous êtes le **Reviewer**. Votre rôle: vérifier avec le plus grand soin le travail du codeur, l'aiguiller pour d'éventuelles corrections, et valider son travail quand il est parfait.\n"
"1) Commencez toujours par consulter le notebook complet (get_notebook_content()) après chaque mise à jour.\n"
"2) Appelez validate_notebook(approve=True/False) selon la qualité.\n"
" - True => passage à 'tested'\n"
" - False => retour à 'specified'\n"
"3) Vérifiez scrupuleusement les éventuelles erreurs et la bonne implémentation dans les cellules de code des notions présentées dans les cellules de Markdown.\n"
),
arguments=KernelArguments(settings=reviewer_settings)
)
admin_agent = ChatCompletionAgent(
kernel=admin_kernel,
name="AdminAgent",
instructions=(
"Vous êtes l'**Admin**. Vous êtes en charge de la réalisation du notebook et vous faites preuve d'un grand niveau d'exigence avec votre équipe pour assurer un rendu de la plus grande qualité.\n"
"1) **Vous intervenez au début** de la conversation pour spécifier au mieux le notebook: il vous appartient de le développer pour laisser le minimum d'interprétation possible à votre équipe de développeur.\n"
"Corrigez, reformulez, Détaillez les explications dans toutes les cellules de Markdown (pas le code) où c'est possible de sorte que les cellules de code pourront être implémentées, corrigées ou finalisées sans ambiguïté. Vous pouvez éditer les cellules de markdown en utilisant la fonction admin_edit_cell_by_content. Les explications fournies dans le Markdown doivent être didactiques, détaillées et limpides. \n"
"2) Après chaque édition de votre part, l'agent codeur est solicité pour l'implémentation des cellules de code.\n"
"3) Quand l'agent reviewer a validé les éditions du codeur, vous pouvez à nouveau l'éditer ou le valider ou l'invalider via la fonction approve_notebook(admin_ok=True/False). Soyez intransigeant et n'hésitez pas à dédire le reviewer en affinant les instructions pour le codeur tant que le résultat n'est pas de très haute qualité.\n"
"4) Une fois satisfait, validez définitivement (admin_ok=True) pour passer l'état à 'validated'.\n"
),
arguments=KernelArguments(settings=admin_settings)
)
# Mettre en place la stratégie de sélection & la stratégie d'arrêt
termination_strategy = ApprovedBasedTerminationStrategy(notebook_state)
selection_strategy = NotebookAwareSelectionStrategy(notebook_state)
# GroupChat pour orchestrer la conversation
group_chat = AgentGroupChat(
agents=[coder_agent, reviewer_agent, admin_agent],
selection_strategy=selection_strategy,
termination_strategy=termination_strategy
)
logger.info("Agents créés et group_chat initialisé avec instructions mises à jour.")Lecture de la sortie. Chaque agent recrée son service, et la même ligne apparaît trois fois :
Service Semantic Kernel 'default' créé pour le modèle 'gpt-5.6-terra'— trois instances distinctes du même modèle vers le même endpoint officiel. La sortie liste ensuite les instructions injectées : celle du Coder demande d’implémenter le notebook demandé cellule par cellule, celle du Reviewer de tester et critiquer, celle de l’Admin de coordonner et de n’approuver que sur preuve de tests passés.
Remarquez ce qui ne figure pas dans la sortie : aucun des trois agents ne reçoit de clé ni d’URL en clair — la configuration vit dans le service, créée une fois, référencée par la suite. Les agents ne voient que leurs instructions et leurs outils.
La boucle assemble tout : le notebook courant est injecté dans l’historique du groupe (NOTEBOOK CONTENT:), un message utilisateur demande la finalisation, puis la conversation rend la main tour à tour aux agents jusqu’à terminaison — par validation (validated) ou par épuisement du budget d’itérations.
Lancez la cellule, puis lisez sa sortie ligne à ligne : c’est le cœur du notebook.
import asyncio
class StepBufferHandler(logging.Handler):
"""
Tamponne les records du logger et les émet en un seul bloc par step.
Avec le StreamHandler par défaut, chaque record de log devient un objet
de sortie distinct : une conversation multi-agents en produit plus de
160, ce qui fait régresser le ratchet output-flood à chaque
re-exécution. Ce handler conserve chaque ligne, dans l'ordre, mais
les regroupe en un bloc par step (les appels d'outils d'un agent
arrivent avant son marqueur [STEP n] et restent donc dans son bloc).
"""
def __init__(self, formatter: logging.Formatter):
super().__init__()
self.setLevel(logging.DEBUG)
self.setFormatter(formatter)
self._buffer = []
def emit(self, record: logging.LogRecord) -> None:
self._buffer.append(self.format(record))
def flush_block(self) -> None:
if self._buffer:
print("\n".join(self._buffer))
self._buffer = []
async def run_conversation():
"""
Lance la conversation multi-agents pour finaliser le notebook.
S'arrête si le notebook est validé ou si on dépasse un max d'itérations.
"""
stream_handler = logger.handlers[0]
step_handler = StepBufferHandler(stream_handler.formatter)
logger.removeHandler(stream_handler)
logger.addHandler(step_handler)
try:
logger.info("Version initiale du notebook :")
notebook_state.log_notebook_state()
# Contexte initial pour la conversation
initial_content = notebook_state.get_notebook_json()
group_chat.history.add_system_message(f"NOTEBOOK CONTENT:\n{initial_content}")
group_chat.history.add_user_message("Bonjour, merci de finaliser ce notebook.")
logger.info("=== Début de la conversation entre agents ===")
step_handler.flush_block() # bloc d'introduction (version initiale + début)
iteration = 0
async for message in group_chat.invoke():
iteration += 1
role = message.name
content = message.content
logger.info(f"[STEP {iteration} - {role}] {content}")
step_handler.flush_block() # un bloc par step : outils de l'agent + marqueur
# Vérifier si le notebook est déjà validé
if notebook_state.is_approved():
logger.info("Notebook approuvé => fin de la conversation.")
break
logger.info("Version finale du notebook, après la conversation :")
notebook_state.log_notebook_state(max_length=20000)
except Exception as e:
logger.error(f"Erreur inattendue: {str(e)}")
finally:
logger.info(f"Statut final - Approuvé: {notebook_state.is_approved()}")
logger.info("=== Fin de la conversation ===")
step_handler.flush_block() # bloc de clôture (version finale + statut)
logger.removeHandler(step_handler)
logger.addHandler(stream_handler)
# Exécuter la conversation
await run_conversation()09:29:05 [INFO] Orchestration - Version initiale du notebook : 09:29:05 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Current notebook state (truncated): { "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001758, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.666189", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.664431", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "**Navigation** : [Index](README.md)\n\n# Notebook de travail\n\nCe notebook est généré de façon incrémentale pour accomplir la tâche décrite ci-dessous.\n\n## Objectif du Notebook\n\nDans cette section, nous décrivons l'objectif du notebook, sa fonction, les outils à utiliser et les buts à atteindre.\n\n### Tâche originale\n\nVoilà la tâche telle qu'elle a été initialement formulée :\n\nSimple notebook creation\n\n\n### Interprétation et sous-objectifs\n\nDécrire ici l'interprétation de la tâche et les étapes prévues pour la réaliser.\n\n## 0. Installation des dépendances\n\nVérifiez l'environnement et utilisez '%pip install --quiet' dans la cellule de code suivante pour installer les packages nécessaires. " }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "10e85dc0", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.670885Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.670549Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.679602Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.679102Z" }, "papermill": { "duration": 0.012192, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.680503", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.668311", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 0" }, { "cell_type": "markdown", "id": "df046193", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001318, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.683486", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.682168", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 1. Préparation de l'environnement\n\nNous allons importer les composants nécessaires, et configurer la journalisation et l'instrumentation de l'environnement.\n\n" }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "a22abc06", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.687015Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.686821Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.689369Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.688934Z" }, "papermill": { "duration": 0.005093, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.690048", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.684955", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 1" }, { "cell_type": "markdown", "id": "4f066e84", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001271, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.692801", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.691530", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 2. Initialisation\n\nDans cette partie, nous créons les composants et importons les données nécessaires pour réaliser la tâche.\n\n" }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "33440af5", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.696606Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.696413Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.699646Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.699212Z" }, "papermill": { "duration": 0.006033, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.700358", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.694325", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 2" }, { "cell_type": "markdown", "id": "8bca0c51", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001667, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.703585", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.701918", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 3. Traitement\n\nIci, nous effectuons les manipulations et traitements nécessaires pour atteindre les résultats escomptés." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "bcee28ce", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.707362Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.707173Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.709378Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.708947Z" }, "papermill": { "duration": 0.004968, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.710153", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.705185", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 3" }, { "cell_type": "markdown", "id": "5957b743", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.00157, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.713821", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.712251", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 4. Analyse\n\nNous effectuons ici les vérifications, agrégats et visualisations nécessaires pour valider les résultats obtenus." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "9dfda7dc", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.718415Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.717998Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.720593Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.720211Z" }, "papermill": { "duration": 0.005591, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.721327", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.715736", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 4" }, { "cell_type": "markdown", "id": "332d027e", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.002079, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.725943", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.723864", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 5. Conclusion\n\nConcluons ici l'exécution et la validation de la tâche.\nRécapitulons les résultats obtenus. La cellule suivante peut servir de synthèse." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "fc01300b", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:29:01.731228Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:29:01.731042Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:29:01.733822Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:29:01.733340Z" }, "papermill": { "duration": 0.006209, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.735102", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:29:01.728893", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [], "source": "# Cellule 5" } ], "metadata": { "cost": { "api_provider": "none", "api_usd_est": 0.0, "cpu_min": 0, "external_account": null, "free_alternative": "self", "gpu_min": 0, "gpu_required": false, "metadata_written": "2026-07-28", "network": false, "notes": "Template squelette (5 cellules de stub) pour instanciation par NotebookMaker. Pas d'API ni CPU effectif : squelette a remplir. Provenance: SK-10. Provenance: myia-po-2023:CoursIA-2 (c.946).", "qcc_tokens_est": 0, "reduced_pedagogical": null, "reproducibility": "MED", "validator": "manual", "vram_gb": 0, "vram_tier": "LITE" }, "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.13.3" }, "papermill": { "default_parameters": {}, "duration": 4.176725, "end_time": "2026-09-09T07:29:04.464482", "environment_variables": {}, "exception": null, "input_path": "Notebook-Generated.ipynb", "output_path": "Notebook-Generated.ipynb", "parameters": {}, "start_time": "2026-09-09T07:29:00.287757", "version": "2.6.0" }, "polyglot_notebook": { "kernelInfo": { "defaultKernelName": "csharp", "items": [ { "aliases": [], "name": "csharp" } ] } } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 } 09:29:05 [INFO] Orchestration - === Début de la conversation entre agents === 09:29:05 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=specified, first_run=True 09:29:05 [INFO] Orchestration - Première intervention : AdminAgent (révision du Markdown). 09:29:06 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°1) -> { "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001758, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.666189... 09:29:14 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell() 09:29:14 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 0 09:29:14 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu: **Navigation** : [Index](README.md) # Notebook de travail Ce notebook est généré de façon incrémentale pour accomplir la tâche décrite ci-dessous. ## Objectif du Notebook Dans cette section, nous décrivons l'objectif du notebook, sa fonction, les outils à utiliser et les buts à atteindre. ### Tâche originale Voilà la tâche telle qu'elle a été initialement formulée : Simple notebook creation ### Interprétation et sous-objectifs Décrire ici l'interprétation de la tâche et les étapes prévues pour la réaliser. ## 0. Installation des dépendances Vérifiez l'environnement et utilisez '%pip install --quiet' dans la cellule de code suivante pour installer les packages nécessaires. 09:29:14 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu: **Navigation** : [Index](README.md) # Création d’un notebook Python minimal et exécutable ## Objectif La demande initiale (« *Simple notebook creation* ») ne définit ni jeu de données ni problème métier. Le livrable attendu est donc un notebook Python autonome, volontairement léger, qui démontre clairement le cycle complet d’un mini-traitement : préparation de l’environnement, création de données d’exemple déterministes, transformation, contrôle des résultats et synthèse finale. Aucune dépendance externe, aucun accès réseau et aucun fichier d’entrée ne sont requis. Les cellules de code doivent être exécutables de haut en bas dans un environnement Python standard ; elles utiliseront uniquement la bibliothèque standard, en particulier `statistics` pour le calcul d’indicateurs simples. ## Résultat attendu Le notebook construit une petite collection de mesures numériques, élimine les valeurs invalides (`None`), puis calcule et affiche : - les mesures brutes et les mesures valides ; - le nombre de valeurs retenues ; - la somme et la moyenne des mesures valides ; - une conclusion textuelle cohérente avec les valeurs calculées. Les résultats doivent être reproductibles, lisibles et accompagnés de contrôles explicites (`assert`) afin qu’une erreur de logique soit immédiatement visible. ## Déroulé 1. **Dépendances** — constater qu’aucune installation n’est nécessaire. 2. **Préparation** — importer les modules standards et fixer les conventions d’affichage. 3. **Initialisation** — définir un jeu de mesures d’exemple contenant au moins une valeur manquante. 4. **Traitement** — filtrer les valeurs manquantes et calculer les indicateurs. 5. **Analyse** — vérifier les invariants et présenter les résultats sous une forme structurée. 6. **Conclusion** — produire une synthèse courte basée sur les indicateurs calculés. ## 0. Dépendances Aucune installation n’est nécessaire : la cellule suivante doit uniquement l’indiquer explicitement. Ne pas utiliser `%pip install`, car le notebook repose exclusivement sur la bibliothèque standard. 09:29:14 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb 09:29:14 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant '# Notebook de travail' mise à jour. 09:29:14 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l'état specified → specified 09:29:14 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant '# Notebook de travail' mise à jour. 09:29:19 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell() 09:29:19 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 2 09:29:19 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu: ## 1. Préparation de l'environnement Nous allons importer les composants nécessaires, et configurer la journalisation et l'instrumentation de l'environnement. 09:29:19 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu: ## 1. Préparation de l’environnement La cellule suivante doit importer les fonctions de la bibliothèque standard nécessaires aux étapes ultérieures : - `mean` depuis `statistics`, pour calculer la moyenne arithmétique ; - `pprint` depuis `pprint`, pour afficher proprement une structure de résultats. Elle doit aussi définir une constante `DECIMALS = 2`, utilisée lors des affichages numériques, puis afficher un court message de confirmation. Aucun paramètre caché, aucune graine aléatoire et aucune configuration de journalisation ne sont nécessaires pour ce scénario déterministe. 09:29:19 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb 09:29:19 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant '## 1. Préparation de l'environnement' mise à jour. 09:29:19 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l'état specified → specified 09:29:19 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant '## 1. Préparation de l'environnement' mise à jour. 09:29:23 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell() 09:29:23 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 4 09:29:23 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu: ## 2. Initialisation Dans cette partie, nous créons les composants et importons les données nécessaires pour réaliser la tâche. 09:29:23 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu: ## 2. Initialisation des données d’exemple La cellule suivante doit créer la liste `raw_measurements` avec les valeurs exactes suivantes : ```python [12.5, None, 15.0, 18.5, 14.0]
Nonereprésente une mesure indisponible et ne doit pas être interprété comme zéro. La cellule doit afficher cette liste afin de rendre l’entrée du traitement entièrement observable. Le jeu de données est codé en dur à dessein : il garantit la reproductibilité et évite toute dépendance à un fichier externe.09:29:23 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:23 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant ‘## 2. Initialisation’ mise à jour.
09:29:23 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état specified → specified
09:29:23 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant ‘## 2. Initialisation’ mise à jour.
09:29:27 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell()
09:29:27 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 6
09:29:27 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
3. Traitement
Ici, nous effectuons les manipulations et traitements nécessaires pour atteindre les résultats escomptés.
09:29:27 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
3. Nettoyage et calcul des indicateurs
La cellule suivante doit :
construire
valid_measurementsen conservant, dans l’ordre initial, toutes les valeurs deraw_measurementsdifférentes deNone;vérifier qu’au moins une mesure valide est disponible avant de calculer une moyenne ;
calculer
measurement_count,measurement_sumetmeasurement_meanà partir de cette liste nettoyée ;regrouper ces résultats dans un dictionnaire
summarycomportant les clés explicitesvalid_measurements,count,sumetmean.La moyenne doit être conservée à pleine précision dans
summary; l’arrondi àDECIMALSest réservé à l’affichage. Pour les données imposées, les résultats attendus sont quatre valeurs valides, une somme de60.0et une moyenne de15.0.09:29:27 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:27 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant ‘## 3. Traitement’ mise à jour.
09:29:27 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état specified → specified
09:29:27 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant ‘## 3. Traitement’ mise à jour.
09:29:29 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=1/20, IsApproved=False
09:29:29 [INFO] Orchestration - [STEP 1 - AdminAgent] J’ai précisé le cahier des charges du notebook : objectif, déroulé, données déterministes, variables attendues, contrôles et résultats de référence. L’implémentation des cellules de code peut maintenant être réalisée sans ambiguïté.
09:29:29 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=specified, first_run=False
09:29:29 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : CoderAgent
09:29:30 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°1) -> {
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001758, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.666189...</span>09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 1
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 0
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 0 — Dépendances
Ce notebook n’utilise que la bibliothèque standard de Python.
print(“Dépendances : aucune installation requise (bibliothèque standard uniquement).”)
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 0’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 0’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 3
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 1
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 1 — Préparation de l’environnement
from pprint import pprint
from statistics import mean
DECIMALS = 2
print(f”Environnement prêt : affichage numérique à {DECIMALS} décimales.”)
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 1’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 1’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 5
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 2
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 2 — Initialisation des données d’exemple
raw_measurements = [12.5, None, 15.0, 18.5, 14.0]
print(“Mesures brutes :”, raw_measurements)
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 2’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 2’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 7
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 3
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 3 — Nettoyage et calcul des indicateurs
valid_measurements = [value for value in raw_measurements if value is not None]
if not valid_measurements:
raise ValueError("Au moins une mesure valide est requise pour calculer la moyenne.")measurement_count = len(valid_measurements)
measurement_sum = sum(valid_measurements)
measurement_mean = mean(valid_measurements)
summary = {
"valid_measurements": valid_measurements, "count": measurement_count, "sum": measurement_sum, "mean": measurement_mean,}
print(“Indicateurs calculés.”)
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 3’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 3’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 9
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 4
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 4 — Analyse et validation
assert valid_measurements == [12.5, 15.0, 18.5, 14.0]
assert measurement_count == 4
assert measurement_sum == 60.0
assert measurement_mean == 15.0
assert summary[“count”] == len(summary[“valid_measurements”])
print(“Contrôles validés. Résumé :”)
pprint(summary)
print(
"Moyenne affichée : " f"{summary['mean']:.{DECIMALS}f} " f"(somme : {summary['sum']:.{DECIMALS}f})")
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 4’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 4’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content()
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 11
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
Cellule 5
09:29:38 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
Cellule 5 — Conclusion
missing_count = len(raw_measurements) - measurement_count
conclusion = (
f"Traitement terminé : {measurement_count} mesure(s) valide(s) retenue(s) " f"sur {len(raw_measurements)}, {missing_count} valeur(s) manquante(s) ignorée(s). " f"La moyenne des mesures valides est de {measurement_mean:.{DECIMALS}f}.")
print(conclusion)
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:38 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule code contenant ‘# Cellule 5’ mise à jour.
09:29:38 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] update_cell_by_content -> Cellule code contenant ‘# Cellule 5’ mise à jour.
09:29:40 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°2) -> {
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001758, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.666189...</span>09:29:42 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] finish_implementation()
09:29:42 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état specified → implemented
09:29:42 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] finish_implementation -> Le notebook passe à l’état ‘implemented’.
09:29:45 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=2/20, IsApproved=False
09:29:45 [INFO] Orchestration - [STEP 2 - CoderAgent] Notebook finalisé : toutes les cellules de code sont implémentées, exécutables séquentiellement et incluent les contrôles de cohérence attendus.
09:29:45 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=implemented, first_run=False
09:29:45 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : ReviewerAgent
09:29:46 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°1) -> {
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001758, "end_time": "2026-09-09T07:29:01.666189...</span>09:29:49 [INFO] Orchestration - [ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook(approve=True)
09:29:49 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Exécution Papermill sur Notebook-Generated.ipynb.
09:29:49 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:53 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Chargé ‘Notebook-Generated.ipynb’ avec 12 cellules.
09:29:53 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:53 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook mis à jour après exécution (avec sorties).
09:29:53 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état implemented → tested
09:29:53 [INFO] Orchestration - [ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook -> Le reviewer approuve => état ‘tested’.
09:29:54 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=3/20, IsApproved=False
09:29:54 [INFO] Orchestration - [STEP 3 - ReviewerAgent] Notebook examiné et validé. Les cellules correspondent aux spécifications, les contrôles sont cohérents et l’exécution complète est approuvée.
09:29:54 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=tested, first_run=False
09:29:54 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : AdminAgent
09:29:58 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell()
09:29:58 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 8
09:29:58 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
4. Analyse
Nous effectuons ici les vérifications, agrégats et visualisations nécessaires pour valider les résultats obtenus.
09:29:58 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
4. Analyse et contrôles de cohérence
Cette étape vérifie que le nettoyage et les indicateurs correspondent exactement au jeu de données d’exemple. La cellule suivante doit utiliser des assertions explicites pour contrôler :
la liste nettoyée attendue :
[12.5, 15.0, 18.5, 14.0];le nombre de mesures valides (
4) ;la somme (
60.0) et la moyenne (15.0) ;la cohérence interne du dictionnaire
summary, notamment entrecountet la longueur devalid_measurements.Après ces contrôles, elle doit afficher
summaryavecpprint, puis présenter la somme et la moyenne au format deDECIMALSdécimales. L’absence de sortie d’AssertionErrorconstitue la validation des calculs ; aucune visualisation graphique n’est justifiée pour ce jeu de données minimal.09:29:58 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:29:58 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant ‘## 4. Analyse’ mise à jour.
09:29:58 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état tested → specified
09:29:58 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant ‘## 4. Analyse’ mise à jour.
09:30:01 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell()
09:30:01 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Mise à jour de la cellule 10
09:30:01 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Ancien contenu:
5. Conclusion
Concluons ici l’exécution et la validation de la tâche.
Récapitulons les résultats obtenus. La cellule suivante peut servir de synthèse.
09:30:01 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Nouveau contenu:
5. Conclusion
La cellule finale doit calculer le nombre de valeurs manquantes à partir de la différence entre la taille des données brutes et le nombre de mesures valides. Elle doit ensuite créer une variable
conclusionet l’afficher.Le texte doit indiquer clairement le nombre de mesures retenues, le total de mesures initiales, le nombre de valeurs manquantes ignorées et la moyenne formatée avec
DECIMALSdécimales. Pour les données imposées, la conclusion doit donc rapporter 4 mesures valides sur 5, 1 valeur manquante ignorée et une moyenne de15.00.Cette synthèse clôt le notebook : elle ne doit ni modifier les données ni recalculer les indicateurs déjà établis.
09:30:01 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:30:01 [INFO] Orchestration - [NotebookEditingMixin] update_cell_anyway -> Cellule markdown contenant ‘## 5. Conclusion’ mise à jour.
09:30:01 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état specified → specified
09:30:01 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] admin_edit_markdown_cell -> Cellule markdown contenant ‘## 5. Conclusion’ mise à jour.
09:30:03 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] approve_notebook(admin_ok=False)
09:30:03 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] approve_notebook -> Impossible d’approuver: l’état est ‘specified’ (attendu: ‘tested’).
09:30:05 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=4/20, IsApproved=False
09:30:05 [INFO] Orchestration - [STEP 4 - AdminAgent] J’ai complété et renforcé les sections Markdown « Analyse » et « Conclusion » afin qu’elles décrivent précisément les contrôles, les sorties attendues et les responsabilités de chaque cellule. Une nouvelle implémentation/validation est désormais requise avant l’approbation finale.
09:30:05 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=specified, first_run=False
09:30:05 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : CoderAgent
09:30:07 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=5/20, IsApproved=False
09:30:07 [INFO] Orchestration - [STEP 5 - CoderAgent] Le notebook a été finalisé et validé : il est autonome, reproductible, sans dépendance externe, et couvre l’import, l’initialisation, le nettoyage, les contrôles et la synthèse des mesures.
09:30:07 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=specified, first_run=False
09:30:07 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : CoderAgent
09:30:09 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=6/20, IsApproved=False
09:30:09 [INFO] Orchestration - [STEP 6 - CoderAgent] Notebook finalisé et validé : il est autonome, reproductible, sans dépendance externe, avec nettoyage des données, calculs, assertions de cohérence et synthèse finale.
09:30:09 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=specified, first_run=False
09:30:09 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : CoderAgent
09:30:11 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°3) -> {
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001734, "end_time": "2026-09-09T07:29:50.335608...</span>09:30:12 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] finish_implementation()
09:30:12 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état specified → implemented
09:30:12 [INFO] Orchestration - [CoderNotebookPlugin] finish_implementation -> Le notebook passe à l’état ‘implemented’.
09:30:13 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=7/20, IsApproved=False
09:30:13 [INFO] Orchestration - [STEP 7 - CoderAgent] Notebook finalisé et prêt pour validation.
09:30:13 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=implemented, first_run=False
09:30:13 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : ReviewerAgent
09:30:15 [INFO] Orchestration - [BaseNotebookPlugin] get_notebook_content() (appel n°2) -> {
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001734, "end_time": "2026-09-09T07:29:50.335608...</span>09:30:17 [INFO] Orchestration - [ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook(approve=True)
09:30:17 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Exécution Papermill sur Notebook-Generated.ipynb.
09:30:17 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:30:21 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Chargé ‘Notebook-Generated.ipynb’ avec 12 cellules.
09:30:21 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb
09:30:21 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Notebook mis à jour après exécution (avec sorties).
09:30:21 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état implemented → tested
09:30:21 [INFO] Orchestration - [ReviewerNotebookPlugin] validate_notebook -> Le reviewer approuve => état ‘tested’.
09:30:23 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=8/20, IsApproved=False
09:30:23 [INFO] Orchestration - [STEP 8 - ReviewerAgent] Notebook revu et approuvé : il s’exécute intégralement, respecte les spécifications Markdown et produit les résultats attendus avec contrôles de cohérence.
09:30:23 [DEBUG] Orchestration - [SelectionStrategy] nb_agents=3, statut=tested, first_run=False
09:30:23 [INFO] Orchestration - [SelectionStrategy] Agent sélectionné : AdminAgent
09:30:24 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] approve_notebook(admin_ok=True)
09:30:24 [INFO] Orchestration - [NotebookState] Passage de l’état tested → validated
09:30:24 [INFO] Orchestration - [AdminNotebookPlugin] approve_notebook -> Notebook validé => état ‘validated’.
09:30:26 [DEBUG] Orchestration - [TerminationStrategy] Step=9/20, IsApproved=True
09:30:26 [INFO] Orchestration - [TerminationStrategy] Notebook approuvé => arrêt.
09:30:26 [INFO] Orchestration - [STEP 9 - AdminAgent] Notebook finalisé et validé définitivement.
09:30:26 [INFO] Orchestration - Notebook approuvé => fin de la conversation.
09:30:26 [INFO] Orchestration - Version finale du notebook, après la conversation :
09:30:26 [DEBUG] Orchestration - [NotebookState] Current notebook state (truncated):
{
“cells”: [
{ "cell_type": "markdown", "id": "516d2854", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.003048, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.427218", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.424170", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "**Navigation** : [Index](README.md)\n\n# Création d’un notebook Python minimal et exécutable\n\n## Objectif\n\nLa demande initiale (« *Simple notebook creation* ») ne définit ni jeu de données ni problème métier. Le livrable attendu est donc un notebook Python autonome, volontairement léger, qui démontre clairement le cycle complet d’un mini-traitement : préparation de l’environnement, création de données d’exemple déterministes, transformation, contrôle des résultats et synthèse finale.\n\nAucune dépendance externe, aucun accès réseau et aucun fichier d’entrée ne sont requis. Les cellules de code doivent être exécutables de haut en bas dans un environnement Python standard ; elles utiliseront uniquement la bibliothèque standard, en particulier `statistics` pour le calcul d’indicateurs simples.\n\n## Résultat attendu\n\nLe notebook construit une petite collection de mesures numériques, élimine les valeurs invalides (`None`), puis calcule et affiche :\n\n- les mesures brutes et les mesures valides ;\n- le nombre de valeurs retenues ;\n- la somme et la moyenne des mesures valides ;\n- une conclusion textuelle cohérente avec les valeurs calculées.\n\nLes résultats doivent être reproductibles, lisibles et accompagnés de contrôles explicites (`assert`) afin qu’une erreur de logique soit immédiatement visible.\n\n## Déroulé\n\n1. **Dépendances** — constater qu’aucune installation n’est nécessaire.\n2. **Préparation** — importer les modules standards et fixer les conventions d’affichage.\n3. **Initialisation** — définir un jeu de mesures d’exemple contenant au moins une valeur manquante.\n4. **Traitement** — filtrer les valeurs manquantes et calculer les indicateurs.\n5. **Analyse** — vérifier les invariants et présenter les résultats sous une forme structurée.\n6. **Conclusion** — produire une synthèse courte basée sur les indicateurs calculés.\n\n## 0. Dépendances\n\nAucune installation n’est nécessaire : la cellule suivante doit uniquement l’indiquer explicitement. Ne pas utiliser `%pip install`, car le notebook repose exclusivement sur la bibliothèque standard." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "10e85dc0", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.432054Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.431715Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.437367Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.436665Z" }, "papermill": { "duration": 0.008767, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.438396", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.429629", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Dépendances : aucune installation requise (bibliothèque standard uniquement).\n" } ], "source": "# Cellule 0 — Dépendances\n# Ce notebook n'utilise que la bibliothèque standard de Python.\nprint(\"Dépendances : aucune installation requise (bibliothèque standard uniquement).\")" }, { "cell_type": "markdown", "id": "df046193", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001691, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.442300", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.440609", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 1. Préparation de l’environnement\n\nLa cellule suivante doit importer les fonctions de la bibliothèque standard nécessaires aux étapes ultérieures :\n\n- `mean` depuis `statistics`, pour calculer la moyenne arithmétique ;\n- `pprint` depuis `pprint`, pour afficher proprement une structure de résultats.\n\nElle doit aussi définir une constante `DECIMALS = 2`, utilisée lors des affichages numériques, puis afficher un court message de confirmation. Aucun paramètre caché, aucune graine aléatoire et aucune configuration de journalisation ne sont nécessaires pour ce scénario déterministe." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "id": "a22abc06", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.446788Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.446506Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.451656Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.451257Z" }, "papermill": { "duration": 0.008134, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.452400", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.444266", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Environnement prêt : affichage numérique à 2 décimales.\n" } ], "source": "# Cellule 1 — Préparation de l'environnement\nfrom pprint import pprint\nfrom statistics import mean\n\nDECIMALS = 2\nprint(f\"Environnement prêt : affichage numérique à {DECIMALS} décimales.\")" }, { "cell_type": "markdown", "id": "4f066e84", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001494, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.455614", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.454120", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 2. Initialisation des données d’exemple\n\nLa cellule suivante doit créer la liste `raw_measurements` avec les valeurs exactes suivantes :\n\n```python\n[12.5, None, 15.0, 18.5, 14.0]\n```\n\n`None` représente une mesure indisponible et ne doit pas être interprété comme zéro. La cellule doit afficher cette liste afin de rendre l’entrée du traitement entièrement observable. Le jeu de données est codé en dur à dessein : il garantit la reproductibilité et évite toute dépendance à un fichier externe." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "id": "33440af5", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.460612Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.460404Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.463241Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.462898Z" }, "papermill": { "duration": 0.006438, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.463954", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.457516", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Mesures brutes : [12.5, None, 15.0, 18.5, 14.0]\n" } ], "source": "# Cellule 2 — Initialisation des données d'exemple\nraw_measurements = [12.5, None, 15.0, 18.5, 14.0]\n\nprint(\"Mesures brutes :\", raw_measurements)" }, { "cell_type": "markdown", "id": "8bca0c51", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.00159, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.468410", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.466820", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 3. Nettoyage et calcul des indicateurs\n\nLa cellule suivante doit :\n\n1. construire `valid_measurements` en conservant, dans l’ordre initial, toutes les valeurs de `raw_measurements` différentes de `None` ;\n2. vérifier qu’au moins une mesure valide est disponible avant de calculer une moyenne ;\n3. calculer `measurement_count`, `measurement_sum` et `measurement_mean` à partir de cette liste nettoyée ;\n4. regrouper ces résultats dans un dictionnaire `summary` comportant les clés explicites `valid_measurements`, `count`, `sum` et `mean`.\n\nLa moyenne doit être conservée à pleine précision dans `summary`; l’arrondi à `DECIMALS` est réservé à l’affichage. Pour les données imposées, les résultats attendus sont quatre valeurs valides, une somme de `60.0` et une moyenne de `15.0`." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "id": "bcee28ce", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.472950Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.472533Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.476209Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.475809Z" }, "papermill": { "duration": 0.006598, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.476924", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.470326", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Indicateurs calculés.\n" } ], "source": "# Cellule 3 — Nettoyage et calcul des indicateurs\nvalid_measurements = [value for value in raw_measurements if value is not None]\n\nif not valid_measurements:\n raise ValueError(\"Au moins une mesure valide est requise pour calculer la moyenne.\")\n\nmeasurement_count = len(valid_measurements)\nmeasurement_sum = sum(valid_measurements)\nmeasurement_mean = mean(valid_measurements)\n\nsummary = {\n \"valid_measurements\": valid_measurements,\n \"count\": measurement_count,\n \"sum\": measurement_sum,\n \"mean\": measurement_mean,\n}\n\nprint(\"Indicateurs calculés.\")" }, { "cell_type": "markdown", "id": "5957b743", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.001638, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.480640", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.479002", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 4. Analyse et contrôles de cohérence\n\nCette étape vérifie que le nettoyage et les indicateurs correspondent exactement au jeu de données d’exemple. La cellule suivante doit utiliser des assertions explicites pour contrôler :\n\n- la liste nettoyée attendue : `[12.5, 15.0, 18.5, 14.0]` ;\n- le nombre de mesures valides (`4`) ;\n- la somme (`60.0`) et la moyenne (`15.0`) ;\n- la cohérence interne du dictionnaire `summary`, notamment entre `count` et la longueur de `valid_measurements`.\n\nAprès ces contrôles, elle doit afficher `summary` avec `pprint`, puis présenter la somme et la moyenne au format de `DECIMALS` décimales. L’absence de sortie d’`AssertionError` constitue la validation des calculs ; aucune visualisation graphique n’est justifiée pour ce jeu de données minimal." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "9dfda7dc", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.484748Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.484539Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.487863Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.487439Z" }, "papermill": { "duration": 0.006369, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.488770", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.482401", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Contrôles validés. Résumé :\n{'count': 4,\n 'mean': 15.0,\n 'sum': 60.0,\n 'valid_measurements': [12.5, 15.0, 18.5, 14.0]}\nMoyenne affichée : 15.00 (somme : 60.00)\n" } ], "source": "# Cellule 4 — Analyse et validation\nassert valid_measurements == [12.5, 15.0, 18.5, 14.0]\nassert measurement_count == 4\nassert measurement_sum == 60.0\nassert measurement_mean == 15.0\nassert summary[\"count\"] == len(summary[\"valid_measurements\"])\n\nprint(\"Contrôles validés. Résumé :\")\npprint(summary)\nprint(\n \"Moyenne affichée : \"\n f\"{summary['mean']:.{DECIMALS}f} \"\n f\"(somme : {summary['sum']:.{DECIMALS}f})\"\n)" }, { "cell_type": "markdown", "id": "332d027e", "metadata": { "papermill": { "duration": 0.00192, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.493077", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.491157", "status": "completed" }, "tags": [] }, "source": "## 5. Conclusion\n\nLa cellule finale doit calculer le nombre de valeurs manquantes à partir de la différence entre la taille des données brutes et le nombre de mesures valides. Elle doit ensuite créer une variable `conclusion` et l’afficher.\n\nLe texte doit indiquer clairement le nombre de mesures retenues, le total de mesures initiales, le nombre de valeurs manquantes ignorées et la moyenne formatée avec `DECIMALS` décimales. Pour les données imposées, la conclusion doit donc rapporter 4 mesures valides sur 5, 1 valeur manquante ignorée et une moyenne de `15.00`.\n\nCette synthèse clôt le notebook : elle ne doit ni modifier les données ni recalculer les indicateurs déjà établis." }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "fc01300b", "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2026-09-09T07:30:18.497622Z", "iopub.status.busy": "2026-09-09T07:30:18.497335Z", "iopub.status.idle": "2026-09-09T07:30:18.500798Z", "shell.execute_reply": "2026-09-09T07:30:18.500397Z" }, "papermill": { "duration": 0.006438, "end_time": "2026-09-09T07:30:18.501515", "exception": false, "start_time": "2026-09-09T07:30:18.495077", "status": "completed" }, "tags": [] }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": "Traitement terminé : 4 mesure(s) valide(s) retenue(s) sur 5, 1 valeur(s) manquante(s) ignorée(s). La moyenne des mesures valides est de 15.00.\n" } ], "source": "# Cellule 5 — Conclusion\nmissing_count = len(raw_measurements) - measurement_count\n\nconclusion = (\n f\"Traitement terminé : {measurement_count} mesure(s) valide(s) retenue(s) \"\n f\"sur {len(raw_measurements)}, {missing_count} valeur(s) manquante(s) ignorée(s). \"\n f\"La moyenne des mesures valides est de {measurement_mean:.{DECIMALS}f}.\"\n)\n\nprint(conclusion)" }],
“metadata”: {
"cost": { "api_provider": "none", "api_usd_est": 0.0, "cpu_min": 0, "external_account": null, "free_alternative": "self", "gpu_min": 0, "gpu_required": false, "metadata_written": "2026-07-28", "network": false, "notes": "Template squelette (5 cellules de stub) pour instanciation par NotebookMaker. Pas d'API ni CPU effectif : squelette a remplir. Provenance: SK-10. Provenance: myia-po-2023:CoursIA-2 (c.946).", "qcc_tokens_est": 0, "reduced_pedagogical": null, "reproducibility": "MED", "validator": "manual", "vram_gb": 0, "vram_tier": "LITE" }, "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.13.3" }, "papermill": { "default_parameters": {}, "duration": 4.098195, "end_time": "2026-09-09T07:30:21.231040", "environment_variables": {}, "exception": null, "input_path": "Notebook-Generated.ipynb", "output_path": "Notebook-Generated.ipynb", "parameters": {}, "start_time": "2026-09-09T07:30:17.132845", "version": "2.6.0" }, "polyglot_notebook": { "kernelInfo": { "defaultKernelName": "csharp", "items": [ { "aliases": [], "name": "csharp" } ] } }},
“nbformat”: 4,
“nbformat_minor”: 5
}
09:30:26 [INFO] Orchestration - Statut final - Approuvé: True
09:30:26 [INFO] Orchestration - === Fin de la conversation ===
:::
:::
:::
**Lecture de la sortie (10 blocs de sortie).** Le logger de la conversation tamponne ses records et les émet **groupés par step** — un bloc d'en-tête, un bloc par step, un bloc de clôture ; chaque ligne est conservée, dans l'ordre. Le log raconte la ronde complète — **9 steps**, un agent par step :
| Step | Agent | Ce que le log montre |
|---|---|---|
| 1 | AdminAgent | éditions markdown de cadrage (cahier des charges + sections 1-3), l'état reste `specified` |
| 2 | CoderAgent | implémentation des cellules 0-5, `finish_implementation()` → `implemented` |
| 3 | ReviewerAgent | exécution du notebook avec sorties, `validate_notebook(True)` → `tested` |
| 4 | AdminAgent | éditions markdown « Analyse » et « Conclusion » → l'état **redescend** à `specified` ; approbation refusée : `Impossible d'approuver: l'état est 'specified' (attendu: 'tested')` |
| 5-6 | CoderAgent ×2 | réponses **sans appel d'outil** — l'état ne bouge pas |
| 7 | CoderAgent | `finish_implementation()` → `implemented` |
| 8 | ReviewerAgent | seconde exécution avec sorties, `validate_notebook(True)` → `tested` |
| 9 | AdminAgent | `approve_notebook(admin_ok=True)` → `validated`, fin de la conversation |
Entre les tours, les lignes `[NotebookState] Passage de l'état ...` tracent la machine à états de la section 3 en action : les transitions qui avancent (`implemented`, `tested`), mais aussi le **recul** — l'édition markdown de l'Admin au step 4 fait redescendre l'artefact de `tested` à `specified`, et la machine **refuse** l'approbation tant que le cycle n'est pas repassé par `implemented` puis `tested`. Les steps 5 et 6 montrent l'autre face de ce garde-fou : un Coder qui répond sans invoquer ses outils ne fait pas avancer l'état — seuls les gestes persistants comptent. Le Reviewer du step 8 résume le produit : « il s'exécute intégralement, respecte les spécifications Markdown et produit les résultats attendus avec contrôles de cohérence » — nettoyage de mesures (valeurs manquantes filtrées), indicateurs `statistics`, suivi somme/moyenne. Suivent les lignes de clôture :
Notebook approuvé => fin de la conversation. Statut final - Approuvé: True
**Trois observations de méthode :**
1. **l'horloge du log** va de 09:29:05 (début de la conversation) à 09:30:26 (validation) : environ 80 secondes de conversation pour un notebook complet — c'est la promesse de l'orchestration, et l'ordre de grandeur à retenir avant de lancer des variantes plus longues.
2. **chaque geste est persistant** : les `[NotebookState] Notebook sauvegardé sous Notebook-Generated.ipynb` jalonnent la sortie — à tout instant, le fichier sur disque reflète le dernier pas de la conversation. Couper le run au milieu ne perd pas tout.
3. **la terminaison vient de l'artefact** : `Approuvé: True` est lu depuis `NotebookState`, pas déduit du discours — si l'Admin avait simplement *dit* « c'est bon » sans que l'état passe à `validated`, la conversation aurait continué.
### Exercice 3 : Estimation du cout d'une exécution multi-agents
Chaque appel LLM consomme des tokens. Avant de compléter : la conversation ci-dessus a coûté **9 tours** d'un modèle `gpt-5.6-terra`, chacun avec en entrée l'historique complet du groupe (qui grossit à chaque step) et le JSON du notebook — dans un système a 3 agents avec N itérations, les couts s'accumulent rapidement.
**Objectif** : Implementer une fonction `estimate_pipeline_cost()` qui estime le cout total d'une session NotebookMaker.
**Indices** :
- `# Étape 1` : Définir les prix par modèle (gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna) en dollars par 1M tokens
- `# Étape 2` : Estimer le nombre moyen de tokens par message (input ~500, output ~200)
- `# Étape 3` : Calculer le cout pour 3 agents x N itérations x (input + output tokens)
- `# Indice` : Prendre en compte les appels de fonction (get_notebook_content est couteux en output)
Pour la démarche : partez des tarifs publics du modèle choisi ; distinguez entrées (historique qui **croît** linéairement avec l'itération — le coût du step *n* n'est pas celui du step 1) et sorties ; comparez enfin votre estimation au cas réel ci-dessus (9 steps, ~80 s) pour un ordre de grandeur de vérification.
::: {#621e1d64 .cell quarto-private-1='{"key":"papermill","value":{"duration":0.011519,"end_time":"2026-09-09T07:30:26.165564","exception":false,"start_time":"2026-09-09T07:30:26.154045","status":"completed"}}' tags='[]' execution_count=16}
``` {.python .cell-code}
def estimate_pipeline_cost(
model: str = "gpt-5.6-terra",
max_iterations: int = 20,
avg_input_tokens: int = 500,
avg_output_tokens: int = 200
) -> dict:
"""
Estime le cout d'une session NotebookMaker.
Args:
model: Nom du modele utilise
max_iterations: Nombre max d'iterations du AgentGroupChat
avg_input_tokens: Nombre moyen de tokens en input par appel
avg_output_tokens: Nombre moyen de tokens en output par appel
Returns:
dict avec les cles: model, total_calls, total_input_tokens,
total_output_tokens, estimated_cost_usd
"""
# TODO etudiant : implementer le calcul de cout
return None
# Test
# cost = estimate_pipeline_cost(model="gpt-5.6-terra", max_iterations=15)
# print(f"Cout estime: ${cost['estimated_cost_usd']:.2f}")
print("Exercice a completer")Exercice a completerCe troisième volet de la famille NotebookMaker boucle la boucle : le notebook n’est plus seulement exécuté en batch (10a), il est paramétré. Avec deux cellules parameters et une exécution Papermill, le même artefact devient un moule reproductible :
papermill 10b-...-batch-parameterized.ipynb out.ipynb -p notebook_topic "Analyse du dataset Wine"— et la chaîne Coder/Reviewer/Admin produit un notebook différent, même moteur, même garde-fous.
Ce que le run committé démontre : neuf steps d’agents (Admin → Coder → Reviewer → Admin → Coder ×3 → Reviewer → Admin) en ~80 secondes, terminés par un artefact validated — nettoyage de mesures avec contrôles de cohérence, de bout en bout hors-ligne — et un arrêt déclenché par l’état de l’artefact, pas par le discours.
Limites à garder en tête : la sortie d’une conversation LLM n’est pas déterministe (rejouer la cellule peut produire une ronde différente) et chaque step coûte — l’exercice 3 vous fait justement chiffrer ce coût a priori. Pour la variante interactive avec widgets, voir 10 ; pour le batch simple sans paramètres, voir 10a.
Comment démarrer
Conseil : Dans votre explorateur de fichiers, ouvrez le notebook cible (nommé “Notebook-Generated.ipynb” si vous avez choisi une tâche, ou bien le notebook téléversé) pour voir ses cellules évoluer en temps réel !