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Asa peut désormais AGIR sur le homelab quand on le demande explicitement, via un outil de la boucle agentique — mais jamais sans confirmation. - Outil admin_action(description) (contexte asa) : le LLM PROPOSE une action, n'exécute rien. brain.ask_with_tools gagne `confirm_tools` : un tel outil arrête la boucle et surface sa réponse (la question de confirmation). - _handle_agentic : stocke la proposition en pending par session ; au tour suivant « confirme » → agent.run_action → hermes-exec (hermes -z --yolo), « annule » → oubli. Réutilise le handshake + jeton du contexte agent. - admin_action n'est exposé que si _actions_available() (STT_ACTIONS_ENABLED + jeton) ; sinon retiré des schémas envoyés au modèle. - Factorisation du ctx_debug du visualiseur. 1 test unitaire (confirm_tools arrête la boucle). Serveur 0.9.0 ; doc stt.md + journal. Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
163 lines
7 KiB
Python
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Python
"""Contextes présélectionnables d'Asa — profils de domaine + assemblage du prompt.
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Chaque profil définit un system prompt et les **sources live** à injecter dans le
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contexte (Ghostfolio, Prometheus, Alertmanager, doc Funk). Le client choisit un
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contexte par requête (`context` dans /v1/ask) ; le serveur assemble le prompt et
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renvoie le contexte assemblé pour le **visualiseur** du HUD.
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Ajouter un contexte = une entrée dans CONTEXTS (id, label, icône, prompt, sources).
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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from stt_server.config import settings
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# Préambule commun (ton, langue, concision) — chaque prompt de contexte le complète.
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_BASE = (
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"Tu es Hermes, l'assistant vocal du homelab Funk. Réponds toujours en français, "
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"de façon concise (2-3 phrases maximum), sans markdown ni listes."
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)
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@dataclass(frozen=True)
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class Context:
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id: str
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label: str
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icon: str
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description: str
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system_prompt: str
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sources: tuple[str, ...] = () # "docs","ghostfolio","alerts","cluster","metrics"
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tools: tuple[str, ...] = () # outils function-calling (cf. tools.py) → boucle agentique
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# Le contexte « funk » garde le prompt grounding-strict historique (env override possible).
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CONTEXTS: dict[str, Context] = {
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# Contexte « asa » : boucle d'outils (function calling). Asa décide elle-même quand
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# sonder l'état live du homelab ou chercher dans la doc, puis répond. C'est le contexte
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# par défaut côté production (STT_DEFAULT_CONTEXT=asa) — « gpu-01 tourne bien ? » marche
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# sans présélection. Les outils sont en LECTURE SEULE (volet actions = contexte « agent »).
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"asa": Context(
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id="asa", label="Asa · agent", icon="✨",
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description="Asa répond en s'appuyant sur des outils (doc + état live du homelab).",
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system_prompt=_BASE + " Tu disposes d'outils pour obtenir l'état RÉEL et LIVE du "
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"homelab (santé des machines, état du cluster, métriques Prometheus), chercher dans la "
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"documentation Funk, et faire une recherche sur INTERNET (web_search). Dès qu'une "
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"question porte sur l'état courant, un fait précis du homelab, ou une info externe / "
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"récente, APPELLE l'outil adéquat puis réponds à partir de son résultat — n'invente "
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"jamais. Si les outils ne donnent pas l'information, dis-le simplement. Pour le "
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"bavardage général, réponds directement sans outil. Si l'utilisateur demande "
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"explicitement d'AGIR (redémarrer, relancer, modifier…), utilise l'outil admin_action "
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"(s'il est disponible) — il proposera l'action et demandera confirmation, sans rien "
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"exécuter de toi-même.",
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tools=("search_docs", "host_health", "cluster_status", "prometheus_query", "web_search",
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"admin_action"),
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),
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"funk": Context(
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id="funk", label="Funk · cluster", icon="🛠️",
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description="Questions sur le homelab depuis la documentation.",
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system_prompt=settings.system_prompt,
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sources=("docs",),
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),
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"ghostfolio": Context(
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id="ghostfolio", label="Ghostfolio", icon="💰",
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description="Ton portefeuille et tes investissements.",
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system_prompt=_BASE + " Tu aides sur le portefeuille d'investissement de "
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"l'utilisateur. Appuie-toi sur les données Ghostfolio fournies ci-dessous ; "
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"donne des montants précis quand ils y figurent. Si une donnée n'est pas "
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"fournie, dis-le simplement.",
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sources=("ghostfolio",),
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),
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"grafana": Context(
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id="grafana", label="Grafana · métriques", icon="📊",
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description="Métriques et observabilité du homelab.",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur les métriques et l'observabilité du "
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"homelab à partir des données fournies ci-dessous (Prometheus). Reste factuel.",
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sources=("metrics",),
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),
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"alerting": Context(
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id="alerting", label="Alerting", icon="🚨",
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description="Alertes actives et leur signification.",
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system_prompt=_BASE + " Tu expliques et tries les alertes actives fournies "
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"ci-dessous : gravité, cause probable, quoi vérifier. S'il n'y a aucune "
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"alerte, rassure brièvement.",
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sources=("alerts",),
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),
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"cluster": Context(
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id="cluster", label="Gestion cluster", icon="🚢",
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description="État et gestion du cluster Kubernetes Funk (lecture seule).",
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system_prompt=_BASE + " Tu réponds sur l'état et la gestion du cluster "
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"Kubernetes Funk à partir de l'état fourni ci-dessous et de la documentation. "
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"Tu fais de la LECTURE SEULE : tu n'exécutes aucune action.",
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sources=("cluster", "docs"),
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),
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# Contexte « agent » : court-circuite le LLM — la demande est confirmée puis
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# exécutée par le vrai agent Hermes (hermes-exec). Géré entièrement dans app.py
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# (handshake), pas via assemble(). Exposé seulement si actions_enabled + jeton.
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"agent": Context(
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id="agent", label="Agent (actions)", icon="🤖",
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description="Demander à Hermes d'AGIR sur le homelab (confirmation requise).",
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system_prompt="", # non utilisé : flux dédié
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sources=(),
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),
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}
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# Titres des blocs injectés (visualiseur + prompt)
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_SOURCE_TITLES = {
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"ghostfolio": "Portefeuille Ghostfolio (données live)",
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"metrics": "Métriques Prometheus (live)",
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"alerts": "Alertes actives (Alertmanager)",
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"cluster": "État du cluster (live)",
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"docs": "Documentation Funk",
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}
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def get_context(context_id: str | None) -> Context:
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return CONTEXTS.get(context_id or "", CONTEXTS[settings.default_context])
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def assemble(
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ctx: Context,
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*,
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blocks: list[tuple[str, str]],
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docs: list[str],
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memories: list[str],
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) -> tuple[str, dict]:
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"""Construit le system prompt final + la structure de visualisation.
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`blocks` : (source_id, texte) des sources live déjà récupérées.
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Renvoie (system_prompt, debug) où debug alimente le visualiseur du HUD.
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"""
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system = ctx.system_prompt
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debug_blocks: list[dict] = []
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for src, text in blocks:
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if not text:
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continue
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title = _SOURCE_TITLES.get(src, src)
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system += f"\n\n=== {title} ===\n{text}"
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debug_blocks.append({"source": src, "title": title, "text": text})
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if "docs" in ctx.sources and docs:
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extraits = "\n\n".join(docs)
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system += (
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"\n\n=== Documentation Funk (réponds À PARTIR de ces extraits ; "
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"si l'info n'y est pas, dis-le) ===\n" + extraits
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)
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if memories:
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souvenirs = "\n".join(f"- {m}" for m in memories)
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system += (
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"\n\nÉléments de mémoire long-terme (peuvent aider, ignore si hors-sujet) :\n"
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|
+ souvenirs
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)
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debug = {
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"id": ctx.id,
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|
"label": ctx.label,
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"icon": ctx.icon,
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"system_prompt": ctx.system_prompt,
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|
"blocks": debug_blocks,
|
|
"docs": docs,
|
|
"memories": memories,
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|
}
|
|
return system, debug
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