sylvain
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- agent1.py : listener MQTT (agents/agent1/inbox), MAX_STEPS 10 - skills/plan.py : exécution séquentielle PLAN: avec contexte entre étapes - skills/schedule_tasks.py : SCHEDULE: / PLAN_LIST: / PLAN_CANCEL: via APScheduler - cli.py : interface CLI rich (MQTT, multi-agents, /plans, /agent) - system_prompt.txt : mis à jour avec tous les nouveaux skills Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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1.5 KiB
Python
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Python
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Skill : PLAN
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Exécute un plan de tâches séquentiel entre plusieurs agents.
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Les résultats de chaque étape sont passés en contexte à la suivante.
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Format :
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PLAN: <agent> | <tâche> ;; <agent> | <tâche> ;; ...
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Exemple :
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PLAN: agent2_debian13 | Vérifier l'espace disque ;; agent2_debian13 | Nettoyer les paquets inutiles
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from pathlib import Path
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SKILL_NAME = "plan"
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TRIGGER = "PLAN:"
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def execute(args: str) -> str:
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from skills.delegate import execute as delegate_exec
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steps_raw = [s.strip() for s in args.split(";;") if s.strip()]
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if not steps_raw:
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return "Erreur : plan vide. Format : PLAN: <agent> | <tâche> ;; <agent> | <tâche>"
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steps = []
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for s in steps_raw:
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if "|" not in s:
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return "Erreur étape «{}» : format attendu <agent> | <tâche>".format(s)
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agent, _, task = s.partition("|")
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steps.append((agent.strip(), task.strip()))
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report = ["Plan d'exécution ({} étape(s)) :".format(len(steps))]
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context = ""
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for i, (agent, task) in enumerate(steps, 1):
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full_task = task
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if context:
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full_task = "{}\n[Contexte étape précédente]\n{}".format(task, context)
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report.append("\n── Étape {}/{} → [{}] ──".format(i, len(steps), agent))
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result = delegate_exec("{} | {}".format(agent, full_task))
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report.append(result)
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context = result # passe le résultat à l'étape suivante
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report.append("\n── Plan terminé ──")
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return "\n".join(report)
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