# Agent Catalogue — Séance 1 · Squelette TP

> Formation Agents IA · LangGraph · Projet fil rouge

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## Objectif

Implémenter un agent ReAct capable de répondre à des questions sur
un catalogue produit, en utilisant des outils LangGraph.

Les tests vous disent si votre implémentation est correcte.
Le formateur a la correction en cas de blocage.

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## Installation (5 min)

```bash
# 1. Installer les dépendances
uv sync --extra dev

# 2. Copier la configuration
cp .env.example .env
# Vérifier que MODEL_NAME correspond au modèle téléchargé

# 3. Démarrer Ollama
ollama serve &

# 4. Vérifier qu'Ollama répond
curl http://localhost:11434/v1/models
```

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## Ce que vous devez implémenter

### Étape 1 — `src/tools/catalogue.py`

4 fonctions marquées `TODO` (dans l'ordre recommandé) :

| Fonction | Difficulté | Tests |
|---|---|---|
| `search_product()` | ⭐ | `TestSearchProduct` (5 tests) |
| `calculate_price()` | ⭐⭐ | `TestCalculatePrice` (7 tests) |
| `list_products()` | ⭐⭐ | `TestListProducts` (6 tests) |
| `check_stock()` | ⭐ bonus | `TestCheckStock` (5 tests) |

### Étape 2 — `src/models/provider.py`

1 fonction `get_llm()` : lire les variables d'env et retourner un `ChatOpenAI`.

### Étape 3 — `src/agents/react_agent.py`

3 fonctions dans l'ordre :

| Fonction | Ce qu'elle fait |
|---|---|
| `should_continue()` | Décide si l'agent utilise un outil ou s'arrête |
| `agent_node()` | Appelle le LLM et retourne sa décision |
| `build_agent()` | Assemble le graphe (noeuds + edges + compilation) |

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## Lancer les tests

```bash
# Tous les tests unitaires (Ollama non requis)
uv run pytest tests/unit/ -v

# Un module à la fois
uv run pytest tests/unit/test_tools.py -v
uv run pytest tests/unit/test_agent.py -v

# Un test précis
uv run pytest tests/unit/test_tools.py::TestSearchProduct::test_found_by_partial_name -v
```

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## Tester l'agent manuellement

```bash
# Mode interactif (une fois react_agent.py implémenté)
uv run python main.py

# Question directe
uv run python main.py --ask "Quel est le prix d'une souris ?"

# Avec traces des outils appelés
uv run python main.py --verbose

# Visualiser le graphe LangGraph
uv run python main.py --visualize
```

**Questions de test suggérées :**
```
Quel est le prix d'un laptop pro ?
Je veux 3 souris avec une remise de 15%, combien ça coûte ?
Quels produits audio avez-vous ?
Puis-je commander 10 écrans 4K ?
Avez-vous des produits en rupture de stock ?
```

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## Vérification qualité

```bash
# Linting
uv run ruff check src/

# Typage strict
uv run mypy src/
```

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## Progression attendue

```
⬜ Étape 1a : search_product() → TestSearchProduct passe (5 tests)
⬜ Étape 1b : calculate_price() → TestCalculatePrice passe (7 tests)
⬜ Étape 1c : list_products() → TestListProducts passe (6 tests)
⬜ Étape 2  : get_llm() → provider.py implémenté
⬜ Étape 3a : should_continue() → TestShouldContinue passe (4 tests)
⬜ Étape 3b : agent_node() → TestAgentNode passe (4 tests)
⬜ Étape 3c : build_agent() → TestBuildAgent passe (3 tests)
⬜ Bonus     : check_stock() → TestCheckStock passe (5 tests)
⬜ Livrable  : premier commit poussé sur Git
```

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## Fichiers fournis (ne pas modifier)

| Fichier | Rôle |
|---|---|
| `src/tools/catalogue.py` | `CATALOGUE` dict + squelettes |
| `tests/unit/test_tools.py` | Spécification des outils |
| `tests/unit/test_agent.py` | Spécification du graphe |
| `main.py` | CLI interactif complet |
| `pyproject.toml` | Dépendances + config |
| `.env.example` | Variables d'environnement |