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"""
Classe de base pour tous les agents du système.
Définit l'interface commune et les fonctionnalités partagées.
"""
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, Dict, Optional, TypeVar, Generic
from datetime import datetime
import asyncio
import uuid
from src.core.logging import setup_logger
from src.models.state_models import AgentState, AgentStatus, AgentType
# Type générique pour les inputs et outputs des agents
InputType = TypeVar('InputType')
OutputType = TypeVar('OutputType')
class BaseAgent(ABC, Generic[InputType, OutputType]):
"""
Classe de base abstraite pour tous les agents du système.
Fournit les fonctionnalités communes :
- Gestion de l'état
- Logging
- Gestion des erreurs et retry
- Métriques de performance
"""
def __init__(
self,
agent_type: AgentType,
name: Optional[str] = None,
max_retries: int = 3,
timeout: float = 300.0 # 5 minutes par défaut
):
"""
Initialise l'agent de base.
Args:
agent_type: Type de l'agent
name: Nom personnalisé de l'agent
max_retries: Nombre maximum de tentatives en cas d'erreur
timeout: Timeout en secondes pour l'exécution
"""
self.agent_type = agent_type
self.name = name or f"{agent_type.value}_agent"
self.agent_id = str(uuid.uuid4())
# Configuration
self.max_retries = max_retries
self.timeout = timeout
# État de l'agent
self.state = AgentState(
agent_type=agent_type,
max_retries=max_retries
)
# Logger spécifique à l'agent
self.logger = setup_logger(f"agent_{self.name}")
# Métriques
self.metrics = {
"total_executions": 0,
"successful_executions": 0,
"failed_executions": 0,
"total_processing_time": 0.0,
"average_processing_time": 0.0
}
self.logger.info(f"Agent {self.name} initialisé (ID: {self.agent_id})")
@abstractmethod
async def process(self, input_data: InputType) -> OutputType:
"""
Méthode principale de traitement de l'agent.
Doit être implémentée par chaque agent concret.
Args:
input_data: Données d'entrée spécifiques à l'agent
Returns:
Données de sortie spécifiques à l'agent
"""
pass
@abstractmethod
def validate_input(self, input_data: InputType) -> bool:
"""
Valide les données d'entrée.
Args:
input_data: Données à valider
Returns:
True si les données sont valides
"""
pass
async def execute(self, input_data: InputType) -> OutputType:
"""
Exécute l'agent avec gestion des erreurs et retry.
Args:
input_data: Données d'entrée
Returns:
Résultat de l'exécution
Raises:
Exception: Si l'exécution échoue après tous les retry
"""
self.logger.info(f"Début d'exécution de l'agent {self.name}")
self.state.start_execution()
self.metrics["total_executions"] += 1
# Validation des données d'entrée
if not self.validate_input(input_data):
error_msg = f"Données d'entrée invalides pour l'agent {self.name}"
self.logger.error(error_msg)
self.state.mark_error(error_msg)
self.metrics["failed_executions"] += 1
raise ValueError(error_msg)
# Tentatives d'exécution avec retry
last_exception = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
self.logger.info(f"Tentative {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}")
# Exécution avec timeout
result = await asyncio.wait_for(
self.process(input_data),
timeout=self.timeout
)
# Succès
self.state.complete_execution()
self.metrics["successful_executions"] += 1
self._update_processing_time()
self.logger.info(f"Agent {self.name} terminé avec succès")
return result
except asyncio.TimeoutError as e:
error_msg = f"Timeout atteint pour l'agent {self.name} (>{self.timeout}s)"
self.logger.warning(error_msg)
last_exception = e
self.state.retry_count += 1
except Exception as e:
error_msg = f"Erreur dans l'agent {self.name}: {str(e)}"
self.logger.warning(error_msg)
last_exception = e
self.state.retry_count += 1
# Attendre avant la prochaine tentative (backoff exponentiel)
if attempt < self.max_retries:
wait_time = 2 ** attempt # 1s, 2s, 4s, etc.
self.logger.info(f"Attente de {wait_time}s avant la prochaine tentative")
await asyncio.sleep(wait_time)
# Toutes les tentatives ont échoué
final_error = f"Agent {self.name} a échoué après {self.max_retries + 1} tentatives"
self.logger.error(final_error)
self.state.mark_error(final_error)
self.metrics["failed_executions"] += 1
raise Exception(final_error) from last_exception
def _update_processing_time(self):
"""Met à jour les métriques de temps de traitement."""
if self.state.duration:
self.metrics["total_processing_time"] += self.state.duration
self.metrics["average_processing_time"] = (
self.metrics["total_processing_time"] /
self.metrics["successful_executions"]
)
def get_status(self) -> Dict[str, Any]:
"""
Retourne le statut actuel de l'agent.
Returns:
Dictionnaire avec les informations de statut
"""
return {
"agent_id": self.agent_id,
"name": self.name,
"type": self.agent_type.value,
"status": self.state.status.value,
"retry_count": self.state.retry_count,
"duration": self.state.duration,
"error_message": self.state.error_message,
"metrics": self.metrics,
"last_execution": self.state.end_time.isoformat() if self.state.end_time else None
}
def reset(self):
"""Remet l'agent à zéro pour une nouvelle exécution."""
self.state = AgentState(
agent_type=self.agent_type,
max_retries=self.max_retries
)
self.logger.info(f"Agent {self.name} remis à zéro")
def __str__(self) -> str:
return f"{self.__class__.__name__}(name={self.name}, status={self.state.status.value})"
def __repr__(self) -> str:
return (f"{self.__class__.__name__}(agent_id={self.agent_id}, "
f"type={self.agent_type.value}, status={self.state.status.value})")
class AgentError(Exception):
"""Exception personnalisée pour les erreurs d'agents."""
def __init__(self, message: str, agent_name: str, agent_id: str):
self.agent_name = agent_name
self.agent_id = agent_id
super().__init__(f"Agent {agent_name} ({agent_id}): {message}")
class AgentTimeoutError(AgentError):
"""Exception pour les timeouts d'agents."""
pass
class AgentValidationError(AgentError):
"""Exception pour les erreurs de validation d'agents."""
pass |