Initial commit : agent XMPP avec système de skills

- agent1.py : bot XMPP connecté à Ollama avec boucle agentique - skills/web_search.py : recherche DuckDuckGo (ddgs) - skills/web_read.py : lecture et extraction de pages web - skills/memory.py : mémoire persistante SQLite (REMEMBER/RECALL) - skills/loader.py : chargement dynamique des skills
2026-03-07 10:32:33 +00:00
commit a8727654af
8 changed files with 338 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,61 @@
+"""
+Chargeur de skills.
+Détecte les commandes dans une réponse LLM et exécute le skill correspondant.
+
+Format attendu dans la réponse du LLM :
+    SEARCH: <requête>
+    READ: <url>
+    REMEMBER: <clé> | <valeur>
+    RECALL: <clé>
+"""
+import importlib
+import re
+from pathlib import Path
+
+SKILLS_DIR = Path(__file__).parent
+
+# Map trigger -> fonction d'exécution
+_REGISTRY: dict = {}
+
+def load_skills():
+    """Charge tous les skills disponibles dans le dossier skills/."""
+    _REGISTRY.clear()
+
+    for py_file in SKILLS_DIR.glob("*.py"):
+        if py_file.name.startswith("_") or py_file.name == "loader.py":
+            continue
+        module_name = "skills.{}".format(py_file.stem)
+        try:
+            mod = importlib.import_module(module_name)
+        except Exception as e:
+            print("[Skills] Impossible de charger {} : {}".format(py_file.name, e))
+            continue
+
+        # Skill avec un seul trigger (ex: SEARCH:, READ:)
+        if hasattr(mod, "TRIGGER") and mod.TRIGGER and hasattr(mod, "execute"):
+            _REGISTRY[mod.TRIGGER] = mod.execute
+            print("[Skills] Chargé : {}".format(mod.TRIGGER))
+
+        # Skill memory : deux triggers
+        if py_file.stem == "memory":
+            if hasattr(mod, "remember"):
+                _REGISTRY["REMEMBER:"] = mod.remember
+                print("[Skills] Chargé : REMEMBER:")
+            if hasattr(mod, "recall"):
+                _REGISTRY["RECALL:"] = mod.recall
+                print("[Skills] Chargé : RECALL:")
+
+def run_skills(llm_response: str) -> tuple[bool, str]:
+    """
+    Parcourt la réponse du LLM ligne par ligne.
+    Si une commande est détectée, exécute le skill et retourne (True, résultat).
+    Sinon retourne (False, réponse originale).
+    """
+    for line in llm_response.splitlines():
+        line = line.strip()
+        for trigger, fn in _REGISTRY.items():
+            if line.upper().startswith(trigger):
+                args = line[len(trigger):].strip()
+                result = fn(args)
+                return True, result
+    return False, llm_response