Projet IA Générative - Agents Intelligents, Raisonnement Avancé & Streamlit
Une application Streamlit qui simule une équipe complète de développeurs IA capables de raisonner, coder, tester et valider du code Python de manière autonome.
AI Dev Team est une application multi-agents qui transforme une description textuelle en un projet Python complet, testé et validé. L'équipe est composée de 4 agents spécialisés, chacun utilisant une technique de raisonnement avancée :
| Agent | Rôle | Technique de Raisonnement |
|---|---|---|
| 🎯 Product Owner | Analyse les besoins et crée les spécifications | Chain of Thought (CoT) |
| 💻 Lead Developer | Génère le code Python | ReAct (Reason + Act) |
| 🐛 QA Engineer | Critique le code et génère les tests | Self-Correction |
| ✅ Tech Lead | Valide et décide des actions | Tree of Thoughts (ToT) |
Multi-agents collaboratifs : 4 agents spécialisés qui communiquent entre eux
Support PDF : Uploadez des spécifications techniques, documentation d'API, exemples
Raisonnement explicite : Visualisez comment chaque agent pense et décide
Itérations automatiques : Le code est amélioré jusqu'à validation
Tests unitaires : Génération automatique de tests pytest
Export complet : Téléchargez un projet ZIP prêt à l'emploi
API gratuite : Fonctionne avec Groq (LLaMA 3.1 70B)
User Request + PDFs
↓
┌───────────────────┐
│ Product Owner │ → User Stories (CoT)
│ 📋 Analyse │
└─────────┬─────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ Lead Developer │ → Code Python (ReAct)
│ 💻 Code │
└─────────┬─────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ QA Engineer │ → Tests + Critique (Self-Correction)
│ 🐛 Tests │
└─────────┬─────────┘
↓
┌───────────────────┐
│ Tech Lead │ → Validation (ToT)
│ ✅ Validation │ ↓
└───────────────────┘ ├─ VALIDÉ ✓
├─ À CORRIGER → Retour au Dev
└─ REJETÉ ✗
- Python 3.9+
- Compte Groq (gratuit) : https://console.groq.com
# 2. Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt
# 3. Configurer l'API Key
cp .env.example .env
# Éditer .env et ajouter votre GROQ_API_KEY
# 4. Lancer l'application
streamlit run app.pyL'application s'ouvrira automatiquement sur http://localhost:8501
- Entrez votre Groq API Key dans la sidebar
- (Optionnel) Uploadez des PDFs de documentation technique
Exemples :
"Créer un script Python qui récupère les données météo d'une ville
via l'API OpenWeatherMap, gère les erreurs réseau, et sauvegarde
les résultats dans un fichier CSV."
"Implémenter un client pour l'API GitHub qui récupère les repos
d'un utilisateur avec authentification et pagination."
Cliquez sur 🚀 Lancer l'équipe et observez les agents travailler en temps réel !
Récupérez un ZIP contenant :
main.py- Code principaltest_main.py- Tests unitairesREADME.md- Documentationrequirements.txt- Dépendances
Le PO décompose l'analyse étape par étape :
Étape 1 : Comprendre le besoin métier
Étape 2 : Identifier les fonctionnalités principales
Étape 3 : Décomposer en User Stories
Étape 4 : Définir les critères d'acceptation
Le Dev alterne entre pensée et action :
PENSÉE : "J'ai besoin de faire des requêtes HTTP"
ACTION : import requests
OBSERVATION : "Le PDF mentionne une authentification Bearer"
PENSÉE : "Je dois ajouter un header Authorization"
ACTION : Ajouter le code d'authentification
Le QA critique sa propre analyse :
ANALYSE INITIALE : "Le code semble correct"
AUTO-CRITIQUE : "Attendez... il n'y a pas de gestion d'erreur"
CORRECTION : "Il faut ajouter try/except et un timeout"
Le Tech Lead explore plusieurs options avant de décider :
Option A : Valider en l'état (7/10)
Option B : Demander corrections mineures (9/10) ✓
Option C : Rejeter complètement (2/10)
DÉCISION : Option B retenue
ai_dev_team/
├── app.py # Application Streamlit principale
├── orchestrator.py # Coordinateur des agents
├── requirements.txt # Dépendances
├── .env.example # Template de configuration
├── agents/
│ ├── __init__.py
│ ├── base_agent.py # Classe abstraite
│ ├── product_owner.py # Agent PO (CoT)
│ ├── developer.py # Agent Dev (ReAct)
│ ├── qa_engineer.py # Agent QA (Self-Correction)
│ └── tech_lead.py # Agent Tech Lead (ToT)
└── utils/
├── __init__.py
└── pdf_processor.py # Traitement PDFs avec RAG
"J'ai besoin d'un script en 5 minutes"
→ Décrivez le besoin, l'équipe génère le code et les tests
"Comment structurer un client API ?"
→ Observez le raisonnement du Developer et les critiques du QA
"Tester une idée rapidement"
→ Uploadez une spec PDF, obtenez un prototype fonctionnel
- Streamlit : Interface utilisateur
- LangChain : Framework pour agents
- Groq : API LLM (LLaMA 3.1 70B gratuit)
- HuggingFace : Embeddings pour RAG (gratuit)
- ChromaDB : Base vectorielle pour les PDFs
- PyPDF : Parsing de documents
- Arthur - Développeur principal
Ce projet est réalisé dans un cadre académique.
- Anthropic pour Claude (inspiration du naming)
- Groq pour l'API gratuite
- LangChain pour le framework
- Streamlit pour l'interface
Fait avec ❤️ et beaucoup de prompts