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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>
136 lines
5.1 KiB
Python
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5.1 KiB
Python
"""Tests de la boucle de function-calling (`brain.ask_with_tools`).
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Hors-ligne : on monkeypatche `brain._post` (l'appel LiteLLM) pour simuler les réponses
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du modèle, et on fournit un `dispatch` factice. Lançable avec `pytest` (pas de plugin
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async requis : chaque test pilote sa propre boucle via `asyncio.run`).
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"""
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from __future__ import annotations
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import asyncio
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from stt_server import brain
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def test_loop_calls_tool_then_answers(monkeypatch):
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calls: list[dict] = []
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async def fake_post(payload):
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calls.append(payload)
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if len(calls) == 1: # 1er tour : le modèle demande un outil
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return {
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"role": "assistant", "content": "",
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"tool_calls": [{
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"id": "t1", "type": "function",
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"function": {"name": "host_health", "arguments": '{"host": "gpu-01"}'},
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}],
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}
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return {"role": "assistant", "content": "gpu-01 est en ligne et se porte bien."}
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monkeypatch.setattr(brain, "_post", fake_post)
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executed: list[tuple[str, dict]] = []
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async def dispatch(name, args):
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executed.append((name, args))
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return "gpu-01 : en ligne, charge 0.16, RAM libre 48%."
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async def go():
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schemas = [{"type": "function", "function": {"name": "host_health", "parameters": {}}}]
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return await brain.ask_with_tools(
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"gpu-01 tourne bien ?", "Tu es Asa.",
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schemas=schemas, dispatch=dispatch,
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)
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reply, trace = asyncio.run(go())
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assert executed == [("host_health", {"host": "gpu-01"})]
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assert "en ligne" in reply
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assert len(trace) == 1 and trace[0]["name"] == "host_health"
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# Le 2e appel doit réinjecter l'assistant (avec tool_calls) puis le résultat d'outil.
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assert [m["role"] for m in calls[1]["messages"]] == ["system", "user", "assistant", "tool"]
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def test_no_schemas_falls_back_to_plain_ask(monkeypatch):
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async def fake_post(payload):
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assert "tools" not in payload # repli sur ask() : pas d'outils dans le payload
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return {"role": "assistant", "content": "réponse simple"}
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monkeypatch.setattr(brain, "_post", fake_post)
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async def dispatch(name, args): # ne doit jamais être appelé
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raise AssertionError("dispatch ne doit pas être invoqué sans schémas")
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async def go():
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return await brain.ask_with_tools(
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"salut", "sys", schemas=[], dispatch=dispatch,
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)
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reply, trace = asyncio.run(go())
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assert reply == "réponse simple" and trace == []
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def test_confirm_tool_stops_loop(monkeypatch):
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"""Un outil de `confirm_tools` (ex. admin_action) arrête la boucle et surface sa réponse."""
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calls: list[dict] = []
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async def fake_post(payload):
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calls.append(payload)
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return { # le modèle veut agir → appelle admin_action
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"role": "assistant", "content": "",
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"tool_calls": [{
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"id": "a1", "type": "function",
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"function": {"name": "admin_action",
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"arguments": '{"description": "redémarrer open-webui"}'},
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}],
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}
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monkeypatch.setattr(brain, "_post", fake_post)
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async def dispatch(name, args):
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# simule le handshake : renvoie la question de confirmation (pas d'exécution)
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return f"Tu veux que j'exécute : « {args['description']} » ? Dis « confirme »."
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async def go():
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schemas = [{"type": "function", "function": {"name": "admin_action", "parameters": {}}}]
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return await brain.ask_with_tools(
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"redémarre open-webui", "sys",
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schemas=schemas, dispatch=dispatch, confirm_tools=("admin_action",),
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)
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reply, trace = asyncio.run(go())
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assert "confirme" in reply
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assert len(calls) == 1 # boucle stoppée après 1 appel LLM (pas de 2e tour)
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assert trace[0]["name"] == "admin_action"
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def test_loop_forces_answer_after_max_iters(monkeypatch):
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"""Si le modèle boucle indéfiniment sur des outils, un dernier appel force une réponse."""
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calls: list[dict] = []
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async def fake_post(payload):
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calls.append(payload)
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if payload.get("tool_choice") == "none": # appel final forcé
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return {"role": "assistant", "content": "Réponse finale forcée."}
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return { # tour normal : redemande toujours un outil
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"role": "assistant", "content": "",
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"tool_calls": [{
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"id": f"t{len(calls)}", "type": "function",
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"function": {"name": "cluster_status", "arguments": "{}"},
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}],
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}
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monkeypatch.setattr(brain, "_post", fake_post)
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async def dispatch(name, args):
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return "ok"
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async def go():
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schemas = [{"type": "function", "function": {"name": "cluster_status", "parameters": {}}}]
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return await brain.ask_with_tools(
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"état ?", "sys", schemas=schemas, dispatch=dispatch,
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)
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reply, trace = asyncio.run(go())
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assert reply == "Réponse finale forcée."
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# tool_max_iters tours d'outils + 1 appel final forcé.
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assert calls[-1]["tool_choice"] == "none"
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assert len(trace) == brain.settings.tool_max_iters
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