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https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
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alkatrazz
19773a837a
Asa ne répondait qu'à partir d'un contexte figé (RAG doc ou blocs live pré-câblés, à présélectionner) → les questions à état live (« gpu-01 tourne bien ? ») tombaient sur « la doc ne le précise pas ». Bascule vers une boucle de function-calling : le modèle décide quels outils appeler puis répond à partir de leurs résultats. - Nouveau contexte `asa` (STT_DEFAULT_CONTEXT=asa, défaut prod) + tools.py (registre schémas OpenAI + exécuteurs) + brain.ask_with_tools (boucle bornée STT_TOOL_MAX_ITERS=4, réponse forcée au-delà ; _post factorisé + retry). - Outils Phase 1, LECTURE SEULE : search_docs (RAG funk-docs), host_health (gpu-01|storage-01 : up/charge/RAM + llama-server), cluster_status, prometheus_query (PromQL arbitraire). Réutilisent sources.py / knowledge.py. - Trace des outils renvoyée dans `context` → visualiseur HUD (un bloc par appel). - 100 % local (Qwen3-8B) : tool-calling natif llama.cpp validé, survit au /no_think. LiteLLM transmet bien les tools. PromQL validés contre le vrai Prometheus in-cluster. 3 tests unitaires de la boucle (hors-ligne). Web search (SearXNG in-cluster) = Phase 2 ; actions admin pilotées par le LLM (hermes-exec comme outil) = Phase 3. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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470 B
TOML
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TOML
[project]
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name = "stt-server"
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version = "0.7.0"
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description = "STT-server — orchestrateur AI du homelab Funk (API pour les clients STT)"
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requires-python = ">=3.11"
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dependencies = [
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"fastapi>=0.110",
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"uvicorn[standard]>=0.29",
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"httpx>=0.27",
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]
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[project.scripts]
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stt-server = "stt_server.app:run"
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[build-system]
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requires = ["setuptools>=68"]
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build-backend = "setuptools.build_meta"
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[tool.setuptools.packages.find]
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where = ["."]
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include = ["stt_server*"]
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