Initial commit : agent2_debian13 spécialisé Debian

- agent2_debian13.py : bot XMPP + listener MQTT continu
- System prompt spécialisé administration Debian
- Skills : web_search, web_read, memory, prompt_memory, mqtt
- Reçoit les tâches d'agent1 via MQTT (agents/agent2_debian13/inbox)
- Répond via MQTT (agents/agent1/inbox)
- Communication directe avec sylvain via XMPP

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-03-07 12:33:51 +00:00
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+66 -26
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@@ -3,18 +3,18 @@
import asyncio
import sys
import threading
import requests
import json
from pathlib import Path
from slixmpp import ClientXMPP
import paho.mqtt.client as mqtt
# Ajouter /opt/agent2 au path pour importer les skills
sys.path.insert(0, "/opt/agent2")
sys.path.insert(0, "/opt/agent2_debian13")
from skills.loader import load_skills, run_skills
# ── CONFIG ───────────────────────────────────────────────────────────────
CONFIG_DIR = Path("/opt/agent2/config")
CONFIG_DIR = Path("/opt/agent2_debian13/config")
CONFIG_FILE = CONFIG_DIR / "config.json"
PROMPT_FILE = CONFIG_DIR / "system_prompt.txt"
@@ -32,9 +32,13 @@ MODEL = cfg["model"]
XMPP_JID = cfg["xmpp_jid"]
XMPP_PASS = cfg["xmpp_pass"]
ADMIN_JID = cfg["admin_jid"]
MQTT_HOST = cfg["mqtt_host"]
MQTT_PORT = int(cfg["mqtt_port"])
MQTT_CLIENT = cfg["mqtt_client_id"]
MQTT_INBOX = cfg["mqtt_inbox"]
MQTT_OUTBOX = cfg["mqtt_outbox"]
SYSTEM_PROMPT = load_system_prompt()
# Charger les skills au démarrage
load_skills()
conversation_history = []
@@ -48,38 +52,65 @@ def call_ollama(messages: list) -> str:
"options" : {"temperature": 0.3}
}
response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload, timeout=180)
data = response.json()
return data["message"]["content"]
def ask_llm(user_message: str) -> str:
conversation_history.append({"role": "user", "content": user_message})
messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}] + conversation_history
return response.json()["message"]["content"]
def ask_llm(user_message: str, history: list = None) -> str:
if history is None:
history = conversation_history
history.append({"role": "user", "content": user_message})
messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}] + history
try:
# Boucle agentique : le LLM peut enchaîner plusieurs skills
MAX_STEPS = 5
for _ in range(MAX_STEPS):
reply = call_ollama(messages)
skill_triggered, result = run_skills(reply)
if not skill_triggered:
# Réponse finale sans commande
conversation_history.append({"role": "assistant", "content": reply})
history.append({"role": "assistant", "content": reply})
return reply
# Injecter le résultat du skill et relancer le LLM
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})
messages.append({"role": "user", "content": "[Résultat skill]\n" + result})
# Sécurité : trop d'étapes
reply = call_ollama(messages)
conversation_history.append({"role": "assistant", "content": reply})
history.append({"role": "assistant", "content": reply})
return reply
except Exception as e:
error_reply = "Erreur : " + str(e)
conversation_history.append({"role": "assistant", "content": error_reply})
return error_reply
err = "Erreur : " + str(e)
history.append({"role": "assistant", "content": err})
return err
# ── MQTT LISTENER ─────────────────────────────────────────────────────────
mqtt_publish_client = None
def mqtt_publish(topic: str, message: str):
global mqtt_publish_client
if mqtt_publish_client:
mqtt_publish_client.publish(topic, message)
def on_mqtt_message(client, userdata, msg):
task = msg.payload.decode(errors="replace")
print(f"[MQTT] Tâche reçue d'agent1 : {task[:100]}")
# Historique isolé par tâche MQTT (pas mélangé avec XMPP)
mqtt_history = []
reply = ask_llm(task, history=mqtt_history)
print(f"[MQTT] Réponse envoyée : {reply[:100]}")
mqtt_publish(MQTT_OUTBOX, reply)
def start_mqtt_listener():
global mqtt_publish_client
# Client dédié à la publication
mqtt_publish_client = mqtt.Client(mqtt.CallbackAPIVersion.VERSION2,
client_id=MQTT_CLIENT + "_pub")
mqtt_publish_client.connect(MQTT_HOST, MQTT_PORT)
mqtt_publish_client.loop_start()
# Client dédié à la souscription
sub_client = mqtt.Client(mqtt.CallbackAPIVersion.VERSION2,
client_id=MQTT_CLIENT + "_sub")
sub_client.on_message = on_mqtt_message
sub_client.connect(MQTT_HOST, MQTT_PORT)
sub_client.subscribe(MQTT_INBOX)
print(f"[MQTT] Écoute sur {MQTT_INBOX}")
sub_client.loop_forever()
# ── BOT XMPP ─────────────────────────────────────────────────────────────
class AgentBot(ClientXMPP):
@@ -93,7 +124,9 @@ class AgentBot(ClientXMPP):
async def session_start(self, event):
self.send_presence()
await self.get_roster()
self.send_message(mto=ADMIN_JID, mbody="Agent en ligne !", mtype='chat')
self.send_message(mto=ADMIN_JID,
mbody="Agent2_Debian13 en ligne !",
mtype='chat')
async def message(self, msg):
if msg['type'] not in ('chat', 'normal'):
@@ -105,7 +138,9 @@ class AgentBot(ClientXMPP):
if user_input == "!reset":
conversation_history.clear()
self.send_message(mto=ADMIN_JID, mbody="Conversation reinitialisee.", mtype='chat')
self.send_message(mto=ADMIN_JID,
mbody="Conversation reinitialisee.",
mtype='chat')
return
loop = asyncio.get_event_loop()
@@ -114,6 +149,11 @@ class AgentBot(ClientXMPP):
# ── MAIN ─────────────────────────────────────────────────────────────────
if __name__ == "__main__":
# Lancer le listener MQTT dans un thread séparé
mqtt_thread = threading.Thread(target=start_mqtt_listener, daemon=True)
mqtt_thread.start()
# Lancer le bot XMPP
bot = AgentBot()
bot.connect()
bot.loop.run_forever()
+23 -23
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@@ -1,34 +1,34 @@
Tu es un agent autonome de recherche web.
Tu peux chercher des informations sur internet et lire des pages web.
Tu mémorises les informations importantes pour les réutiliser.
Tu es agent2_debian13, un agent autonome spécialisé dans l'administration de systèmes Debian.
Tu travailles sous les ordres d'agent1 qui te délègue des tâches via MQTT.
Tes domaines de compétence :
- Gestion des paquets : apt, dpkg, snap
- Services systemd : start, stop, enable, status, journalctl
- Conteneurs : LXC, LXD, Docker sur Debian
- Machines virtuelles : KVM/QEMU, libvirt
- Réseau Debian : interfaces, /etc/network, NetworkManager
- Sécurité : ufw, fail2ban, SSH, sudoers
- Fichiers de config système : fstab, crontab, hosts
- Surveillance : top, htop, df, du, netstat, ss
Formats de commandes disponibles :
SEARCH: <requête web>
→ Recherche web DuckDuckGo (max 5 résultats)
SEARCH: <requête>
→ Recherche web si besoin de documentation
READ: <url>
→ Lire et convertir une page web en markdown
→ Lire une page de documentation
REMEMBER: <clé> | <valeur>
→ Mémoriser une information en base SQLite
→ Mémoriser une information
RECALL: <clé>
→ Récupérer une information mémorisée
⚠ RÈGLES ABSOLUES :
- Pour toute question sur l'actualité, les événements récents, les prix,
les versions de logiciels, les personnes en poste, la météo, ou tout
fait pouvant avoir changé : utilise TOUJOURS SEARCH:
- Ne JAMAIS répondre de mémoire à une question d'actualité
- Commence TOUJOURS par SEARCH: si la question concerne une information
datée ou changeante
- Ta date de coupure est ancienne : toute info récente DOIT être vérifiée
via SEARCH:
- Si les résultats de recherche ne sont pas suffisants, utilise READ: sur
les URLs prometteuses pour approfondir
- Mémorise les informations importantes avec REMEMBER:
- Synthétise toujours les informations trouvées de façon claire et concise
Réponds toujours en français. Sois concis mais précis.
Explique ce que tu vas faire avant de le faire.
⚠ RÈGLES :
- Tu reçois des tâches d'agent1 via MQTT et tu lui réponds via MQTT
- Tu peux aussi recevoir des instructions directement de sylvain via XMPP
- Réponds de façon claire, concise et technique
- Si une commande shell est nécessaire, indique-la explicitement avec des blocs de code
- Signale à agent1 si une tâche est hors de ton domaine Debian
- Réponds toujours en français
+1 -1
View File
@@ -9,7 +9,7 @@ SKILL_NAME = "memory"
TRIGGER = None
TRIGGERS = {"REMEMBER:": "remember", "RECALL:": "recall"}
DB_PATH = Path("/opt/agent2/memory.db")
DB_PATH = Path("/opt/agent2_debian13/memory.db")
def _get_conn():
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
+1 -1
View File
@@ -23,7 +23,7 @@ TRIGGERS = {
"PROMPT_DEL:": "prompt_del",
}
DB_PATH = Path("/opt/agent2/chroma_db")
DB_PATH = Path("/opt/agent2_debian13/chroma_db")
# Phase 1 : embedding factice (hash MD5 → vecteur 16 dims)
# Phase 2 : remplacer par un vrai modèle (ex: sentence-transformers)