langGraphe code

config/prompts.py

@@ -0,0 +1,466 @@
+# Configuration des prompts pour chaque agent du système
+
+# Agent Researcher - Prompt de base
+RESEARCHER_PROMPT = """
+Tu es un agent de recherche expert. Ta mission est de trouver des informations pertinentes sur internet
+concernant le sujet suivant: {topic}.
+
+Recherche des sources fiables et récentes. Analyse le sujet et décompose-le en sous-sujets pertinents 
+si nécessaire. Pour chaque source, récupère les informations suivantes:
+- L'URL complète
+- Le titre
+- Un résumé court du contenu
+- La date de publication (si disponible)
+- L'auteur ou la source (si disponible)
+
+Concentre-toi sur les informations factuelles et évite les sources d'opinion non fondée.
+Retourne une liste structurée des meilleures sources que tu trouves.
+"""
+
+# Prompt pour l'extraction de mots-clés
+KEYWORD_EXTRACTION_PROMPT = """
+Tu es un expert en analyse sémantique. Analyse le sujet de recherche suivant et extrais 3-7 mots-clés pertinents qui amélioreront la recherche web.
+
+Sujet: {topic}
+
+Règles:
+1. Extrais des mots-clés spécifiques et techniques liés au sujet
+2. Évite les mots trop génériques (comme "analyse", "étude", "recherche")
+3. Privilégie les synonymes et termes alternatifs qui enrichiront la recherche
+4. Inclus des termes en français et leurs équivalents anglais si pertinents
+5. Évite de répéter les mots déjà présents dans le sujet principal
+
+Format de réponse: Retourne uniquement une liste de mots-clés séparés par des virgules, sans numérotation.
+Exemple: intelligence artificielle, machine learning, automatisation, emploi, marché du travail
+
+Mots-clés pour "{topic}":"""
+
+# Agent Reader/Summarizer - Prompt de base
+READER_PROMPT = """
+Tu es un expert en analyse et synthèse de documents. Tu dois lire et résumer le contenu suivant:
+
+{document_content}
+
+Source: {source_url}
+Titre: {title}
+Date: {date}
+Auteur: {author}
+
+Crée un résumé structuré qui:
+1. Identifie les points clés et arguments principaux (max 5)
+2. Extrait les données et statistiques importantes
+3. Note les méthodologies utilisées (si pertinent)
+4. Identifie les limitations ou biais potentiels
+5. Inclut les citations importantes (avec guillemets)
+
+Format ton résumé de manière claire avec des sections et des puces pour faciliter la lecture.
+Limite-toi à l'essentiel, le résumé ne doit pas dépasser 30% de la longueur du texte original.
+"""
+
+# Agent Writer/Reporter - Prompt de base
+WRITER_PROMPT = """
+Tu es un rédacteur expert. Ta mission est de créer un rapport de recherche structuré et professionnel
+sur le sujet: {topic}.
+
+Utilise les résumés de sources suivants pour rédiger ton rapport:
+
+{source_summaries}
+
+Ton rapport doit:
+1. Commencer par une introduction claire qui présente le sujet et son importance
+2. Organiser le contenu en sections logiques avec des titres et sous-titres
+3. Synthétiser les informations de toutes les sources de manière cohérente
+4. Présenter différentes perspectives sur le sujet quand elles existent
+5. Inclure des citations directes importantes (avec guillemets et références)
+6. Se terminer par une conclusion qui résume les points clés
+7. Inclure une bibliographie complète des sources utilisées
+
+Format du rapport: {format} (Markdown ou PDF)
+Utilise un ton professionnel et objectif. Assure-toi que toutes les informations sont correctement citées.
+"""
+
+# Prompts pour l'agent Summarizer/Reader
+SUMMARIZER_PROMPTS = {
+    "executive_summary": """
+Tu es un expert en synthèse de documents. Crée un résumé exécutif concis et percutant du document suivant.
+
+DOCUMENT:
+Titre: {title}
+Auteur: {author}
+URL: {url}
+
+CONTENU:
+{content}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Rédige un résumé exécutif de 2-3 phrases maximum
+2. Capture l'essence et les points les plus importants du document
+3. Utilise un langage clair et professionnel
+4. Évite les détails techniques superflus
+5. Focus sur les conclusions et impacts principaux
+
+RÉSUMÉ EXÉCUTIF:""",
+
+    "detailed_analysis": """
+Tu es un analyste expert. Effectue une analyse détaillée du document suivant.
+
+DOCUMENT:
+Titre: {title}
+Auteur: {author}
+URL: {url}
+
+CONTENU:
+{content}
+
+ANALYSE DEMANDÉE:
+1. **RÉSUMÉ DÉTAILLÉ** (2-3 paragraphes): Synthèse approfondie du contenu
+2. **POINTS CLÉS** (3-5 points): Arguments et idées principales (format: - Point clé)
+3. **ARGUMENTS PRINCIPAUX**: Thèses soutenues par l'auteur
+4. **DONNÉES ET STATISTIQUES**: Chiffres importants mentionnés
+5. **MÉTHODOLOGIE**: Approche utilisée (si applicable)
+6. **LIMITATIONS**: Biais ou limites identifiés
+
+Structure ta réponse avec des sections claires et des listes à puces.
+
+ANALYSE DÉTAILLÉE:""",
+
+    "sentiment_analysis": """
+Tu es un expert en analyse de sentiment et crédibilité. Évalue le document suivant.
+
+DOCUMENT:
+Titre: {title}
+Contenu: {content}
+
+ÉVALUATION DEMANDÉE:
+1. **SENTIMENT GÉNÉRAL**: Positif, Neutre, ou Négatif (justifie brièvement)
+2. **CRÉDIBILITÉ**: Score sur 10 (justifie ton évaluation)
+3. **BIAIS POTENTIELS**: Identifie les biais éventuels
+4. **QUALITÉ DES SOURCES**: Évalue la fiabilité des références
+
+Critères de crédibilité:
+- Qualité des sources citées
+- Objectivité du ton
+- Présence de données factuelles
+- Expertise apparente de l'auteur
+- Cohérence argumentative
+
+Format de réponse:
+SENTIMENT: [Positif/Neutre/Négatif] - [Justification]
+CRÉDIBILITÉ: [Score]/10 - [Justification]
+BIAIS: [Description des biais identifiés]
+
+ÉVALUATION:""",
+
+    "key_points_extraction": """
+Tu es un expert en extraction d'informations clés. Identifie les points les plus importants du document.
+
+DOCUMENT:
+{content}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Extrais 3-7 points clés maximum
+2. Chaque point doit être autonome et informatif
+3. Priorise par ordre d'importance
+4. Utilise des phrases courtes et claires
+5. Évite la redondance
+
+Format souhaité:
+- Point clé 1 (le plus important)
+- Point clé 2
+- Point clé 3
+etc.
+
+POINTS CLÉS:""",
+
+    "citations_extraction": """
+Tu es un expert en extraction de citations importantes. Identifie les citations les plus significatives du document.
+
+DOCUMENT:
+{content}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Extrais 2-5 citations maximum
+2. Privilégie les citations d'experts ou d'autorités
+3. Sélectionne les phrases les plus impactantes
+4. Inclus le contexte si nécessaire
+5. Évite les citations trop longues
+
+Format souhaité:
+"Citation exacte" - [Contexte/Auteur si mentionné]
+
+CITATIONS IMPORTANTES:""",
+
+   "chunked_summary": """
+Tu es un expert en synthèse de texte. Résume le chunk suivant du document.
+
+CHUNK {chunk_index}/{total_chunks} du document \"{title}\" :
+
+{chunk_content}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Résume ce chunk en 5-7 phrases claires et informatives
+2. Garde uniquement les informations essentielles
+3. Ne fais pas de répétition avec les autres chunks
+4. Utilise un style neutre et professionnel
+
+RÉSUMÉ DU CHUNK:
+""",
+
+    "synthesis": """
+Tu es un expert en synthèse documentaire. Crée un résumé unifié à partir des analyses partielles suivantes.
+
+ANALYSES PARTIELLES:
+{partial_summaries}
+
+DOCUMENT ORIGINAL:
+Titre: {title}
+URL: {url}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. Synthétise toutes les analyses partielles en un résumé cohérent
+2. Élimine les redondances
+3. Préserve les informations essentielles
+4. Maintiens la logique et la continuité
+5. Assure-toi que le résumé final est compréhensible de manière autonome
+
+Structure attendue:
+- Résumé exécutif (2-3 phrases)
+- Analyse détaillée (2-3 paragraphes)
+- Points clés principaux
+- Sentiment et crédibilité globale
+
+SYNTHÈSE FINALE:""",
+
+    "global_analysis": """
+Tu es un expert en analyse comparative de documents. Analyse l'ensemble des résumés suivants pour identifier les patterns globaux.
+
+RÉSUMÉS DE DOCUMENTS:
+{all_summaries}
+
+ANALYSE GLOBALE DEMANDÉE:
+1. **THÈMES COMMUNS**: Sujets récurrents dans plusieurs documents
+2. **POINTS DE CONSENSUS**: Idées sur lesquelles les sources s'accordent  
+3. **POINTS CONFLICTUELS**: Contradictions ou désaccords entre sources
+4. **TENDANCES**: Évolutions ou patterns identifiés
+5. **LACUNES**: Aspects peu couverts ou manquants
+
+Format ta réponse avec des sections claires et des listes à puces.
+Sois objectif et factuel dans ton analyse.
+
+ANALYSE COMPARATIVE:"""
+}
+
+# Prompts pour l'agent Global Synthesizer
+GLOBAL_SYNTHESIZER_PROMPTS = {
+    "final_synthesis": """
+Tu es un expert en synthèse de recherche et rédaction de rapports. Crée un rapport final complet basé sur les résumés de documents suivants.
+
+SUJET DE RECHERCHE: {topic}
+
+RÉSUMÉS DE DOCUMENTS ANALYSÉS:
+{document_summaries}
+
+ANALYSE GLOBALE EXISTANTE:
+- Thèmes communs: {common_themes}
+- Points de consensus: {consensus_points}  
+- Points conflictuels: {conflicting_views}
+
+INSTRUCTIONS POUR LE RAPPORT FINAL:
+
+1. **INTRODUCTION** (1-2 paragraphes):
+   - Présente le sujet et son importance
+   - Contextualise l'analyse menée
+   - Annonce la structure du rapport
+
+2. **SYNTHÈSE EXÉCUTIVE** (3-5 points clés):
+   - Identifie les 3-5 conclusions principales
+   - Présente les insights les plus importants
+   - Formule des recommandations concrètes
+
+3. **ANALYSE DÉTAILLÉE** (sections thématiques):
+   - Organise le contenu par thèmes principaux
+   - Synthétise les informations de manière cohérente
+   - Présente différentes perspectives quand elles existent
+   - Utilise des données et citations pertinentes
+
+4. **TENDANCES ET IMPLICATIONS**:
+   - Identifie les tendances émergentes
+   - Analyse les implications futures
+   - Discute les défis et opportunités
+
+5. **CONCLUSION**:
+   - Résume les points essentiels
+   - Propose des pistes d'action ou réflexion
+
+STYLE ET FORMAT:
+- Utilise un ton professionnel et objectif
+- Structure claire avec titres et sous-titres
+- Citations avec références aux sources
+- Format Markdown avec mise en forme appropriée
+
+RAPPORT FINAL:""",
+
+    "executive_summary": """
+Tu es un expert en communication exécutive. Crée un résumé ex��cutif percutant basé sur les analyses suivantes.
+
+SUJET: {topic}
+
+DONNÉES D'ANALYSE:
+{analysis_data}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. **CONCLUSIONS PRINCIPALES** (3-5 points maximum):
+   - Identifie les découvertes les plus importantes
+   - Utilise des données concrètes quand disponibles
+   - Sois concis et impactant
+
+2. **INSIGHTS CLÉS**:
+   - Révèle les patterns et tendances importantes
+   - Connecte les informations de différentes sources
+   - Identifie ce qui est nouveau ou surprenant
+
+3. **RECOMMANDATIONS**:
+   - Propose 2-4 actions concrètes
+   - Base-toi sur l'analyse réalisée
+   - Sois pragmatique et réalisable
+
+4. **SYNTHÈSE NARRATIVE** (2-3 paragraphes):
+   - Raconte l'histoire principale qui émerge des données
+   - Connecte logiquement les différents éléments
+   - Termine par l'implication la plus importante
+
+Format: Structure claire avec sections distinctes.
+Ton: Professionnel, confiant, basé sur les faits.
+
+RÉSUMÉ EXÉCUTIF:""",
+
+    "thematic_analysis": """
+Tu es un analyste expert. Organise et analyse les informations suivantes par thèmes cohérents.
+
+SUJET: {topic}
+RÉSUMÉS: {summaries}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. **IDENTIFICATION DES THÈMES**:
+   - Identifie 3-6 thèmes principaux qui émergent des résumés
+   - Chaque thème doit être substantiel et distinct
+   - Nomme chaque thème de manière claire et descriptive
+
+2. **ANALYSE THÉMATIQUE**:
+   Pour chaque thème identifié:
+   - Synthétise les informations pertinentes de toutes les sources
+   - Identifie les points de convergence et divergence
+   - Présente les données et exemples les plus significatifs
+   - Note les implications et enjeux associés
+
+3. **HIÉRARCHISATION**:
+   - Classe les thèmes par ordre d'importance/impact
+   - Explique brièvement pourquoi chaque thème est important
+   - Identifie les liens entre les différents thèmes
+
+FORMAT:
+```
+## THÈME 1: [Nom du thème]
+### Synthèse
+[Analyse détaillée]
+### Points clés
+- Point 1
+- Point 2
+### Implications
+[Discussion]
+
+## THÈME 2: [Nom du thème]
+[etc.]
+```
+
+ANALYSE THÉMATIQUE:""",
+
+    "methodology_description": """
+Tu es un méthodologue expert. Décris la méthodologie utilisée pour cette recherche de manière claire et professionnelle.
+
+PARAMÈTRES DE RECHERCHE:
+- Sujet original: {topic}
+- Nombre de sources analysées: {sources_count}
+- Méthodes d'extraction: {extraction_methods}
+- Critères de sélection: {selection_criteria}
+
+PROCESSUS D'ANALYSE:
+{analysis_process}
+
+INSTRUCTIONS:
+1. **APPROCHE DE RECHERCHE**:
+   - Décris la stratégie de recherche adoptée
+   - Explique les critères de sélection des sources
+   - Justifie les choix méthodologiques
+
+2. **MÉTHODES D'ANALYSE**:
+   - Détaille les techniques d'analyse utilisées
+   - Explique le processus de synthèse
+   - Décris l'approche d'évaluation de la crédibilité
+
+3. **LIMITATIONS**:
+   - Identifie les limites de la méthodologie
+   - Reconnaît les biais potentiels
+   - Suggère des améliorations possibles
+
+4. **QUALITÉ DES DONNÉES**:
+   - Évalue la qualité globale des sources
+   - Discute la représentativité de l'échantillon
+   - Commente la fiabilité des conclusions
+
+Style: Académique mais accessible, précis et honnête.
+
+DESCRIPTION MÉTHODOLOGIQUE:""",
+
+    "quality_assessment": """
+Tu es un expert en évaluation de la qualité de recherche. Évalue la qualité et la fiabilité de cette analyse.
+
+DONNÉES D'ÉVALUATION:
+- Résumés analysés: {summaries_count}
+- Sources utilisées: {sources_info}
+- Scores de crédibilité: {credibility_scores}
+- Couverture thématique: {thematic_coverage}
+
+CRITÈRES D'ÉVALUATION:
+1. **COMPLÉTUDE**: L'analyse couvre-t-elle tous les aspects importants du sujet?
+2. **FIABILITÉ**: Les sources sont-elles crédibles et diversifiées?
+3. **COHÉRENCE**: Les conclusions sont-elles logiques et bien étayées?
+4. **OBJECTIVITÉ**: L'analyse évite-t-elle les biais évidents?
+5. **ACTUALITÉ**: Les informations sont-elles récentes et pertinentes?
+
+INSTRUCTIONS:
+- Attribue un score de 0 à 1 pour chaque critère
+- Justifie chaque score avec des éléments concrets
+- Identifie les points forts et les points faibles
+- Calcule un score de confiance global
+- Propose des recommandations d'amélioration
+
+Format:
+```
+## ÉVALUATION DE QUALITÉ
+
+### Complétude: X.X/1.0
+[Justification]
+
+### Fiabilité: X.X/1.0
+[Justification]
+
+[etc.]
+
+### SCORE GLOBAL: X.X/1.0
+### RECOMMANDATIONS:
+- [Recommandation 1]
+- [Recommandation 2]
+```
+
+ÉVALUATION QUALITÉ:"""
+}
+
+# Prompts système pour définir le comportement général des agents
+SYSTEM_PROMPTS = {
+    "researcher": "Tu es un agent de recherche IA spécialisé dans la recherche d'information pertinente et fiable.",
+    "reader": "Tu es un agent d'analyse IA spécialisé dans la lecture et la synthèse de documents complexes.",
+    "writer": "Tu es un agent rédacteur IA spécialisé dans la création de rapports de recherche structurés et professionnels.",
+    "summarizer": "Tu es un agent d'analyse IA expert en synthèse de documents, extraction de points clés et évaluation de crédibilité.",
+    "global_synthesizer": "Tu es un expert en synthèse de recherche et rédaction de rapports finaux. Tu excelles dans la création de documents structurés, professionnels et basés sur des analyses multiples."
+}

config/settings.py

@@ -0,0 +1,127 @@
+"""
+Configuration du projet AI Research Assistant.
+Ce fichier contient les configurations par défaut qui peuvent être surchargées
+par les variables d'environnement.
+"""
+
+from pydantic_settings import BaseSettings
+from typing import Dict, Optional, List
+
+
+class APIConfig(BaseSettings):
+    """Configuration des clés API et des paramètres associés"""
+    # LLM API (REQUIS)
+    GROQ_API_KEY: str = ""
+    
+    # APIs de Recherche (Au moins une REQUISE)
+    SERPER_API_KEY: str = ""
+    TAVILY_API_KEY: str = ""
+    BRAVE_API_KEY: str = ""
+    
+    # Configuration des modèles
+    LLM_MODEL: str = "llama-3.1-8b-instant"
+    LLM_TEMPERATURE: float = 0.1
+    LLM_MAX_TOKENS: int = 4000
+    EMBEDDING_MODEL: str = "all-MiniLM-L6-v2"
+    
+    # Limites de recherche
+    MAX_SOURCES: int = 20
+    MAX_SUMMARY_LENGTH: int = 500
+    SEARCH_TIMEOUT: int = 30
+    
+    # Performance et sécurité
+    API_RATE_LIMIT: int = 100
+    MAX_CONCURRENT_REQUESTS: int = 10
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class DatabaseConfig(BaseSettings):
+    """Configuration de la base de données"""
+    DATABASE_URL: str = "sqlite:///data/research.db"
+    CHROMA_PERSIST_DIRECTORY: str = "data/chroma"
+    CHROMA_COLLECTION_NAME: str = "research_documents"
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class PathConfig(BaseSettings):
+    """Configuration des chemins et répertoires"""
+    DATA_DIR: str = "data"
+    REPORTS_DIR: str = "data/reports"
+    CACHE_DIR: str = "data/cache"
+    LOGS_DIR: str = "logs"
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class FeatureConfig(BaseSettings):
+    """Configuration des fonctionnalités"""
+    ENABLE_CACHING: bool = True
+    ENABLE_VECTOR_STORE: bool = True
+    ENABLE_RATE_LIMITING: bool = True
+    CACHE_TTL: int = 3600
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class LoggingConfig(BaseSettings):
+    """Configuration du logging"""
+    LOG_LEVEL: str = "INFO"
+    ENABLE_FILE_LOGGING: bool = True
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class ExportConfig(BaseSettings):
+    """Configuration d'export et rapports"""
+    DEFAULT_EXPORT_FORMAT: str = "markdown"
+    PDF_PAGE_SIZE: str = "A4"
+    INCLUDE_CITATIONS: bool = True
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+class DevelopmentConfig(BaseSettings):
+    """Configuration de développement"""
+    DEBUG: bool = False
+    DEVELOPMENT_MODE: bool = False
+    WORKER_THREADS: int = 4
+    
+    class Config:
+        env_file = ".env"
+        env_file_encoding = "utf-8"
+        extra = "ignore"
+
+
+# Instanciation des configurations
+try:
+    api_config = APIConfig()
+    database_config = DatabaseConfig()
+    path_config = PathConfig()
+    feature_config = FeatureConfig()
+    logging_config = LoggingConfig()
+    export_config = ExportConfig()
+    development_config = DevelopmentConfig()
+except Exception as e:
+    print(f"Erreur lors du chargement de la configuration: {e}")
+    # Configuration par défaut en cas d'erreur
+    api_config = None

langgraphe_app.py

@@ -0,0 +1,219 @@
+from langchain_groq import ChatGroq
+from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage
+from langgraph.graph import StateGraph, END
+from typing import TypedDict, Sequence, Annotated, Union
+from langchain_core.messages import BaseMessage
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain_core.tools import tool
+import os
+from langgraph.graph.message import add_messages
+from langgraph.prebuilt import ToolNode
+import asyncio
+
+from src.agents.researcher_agent import ResearcherAgent
+from src.agents.content_extractor_agent import ContentExtractorAgent
+from src.agents.summarizer_agent import SummarizerAgent
+from src.agents.global_synthesizer_agent import GlobalSynthesizerAgent
+from src.models.research_models import ResearchQuery
+
+# ============================================================================
+# VOS AGENTS EXISTANTS (ne pas modifier)
+# ============================================================================
+researcher_agent = ResearcherAgent()
+content_extractor_agent = ContentExtractorAgent()
+summarizer_agent = SummarizerAgent()
+global_synthesizer_agent = GlobalSynthesizerAgent()
+
+# ============================================================================
+# OUTIL QUI ENCAPSULE VOTRE PIPELINE COMPLET
+# ============================================================================
+@tool
+def research_complete_pipeline(topic: str, max_results: Union[int, str] = 2) -> str:
+    """Exécute un pipeline de recherche complet sur un sujet donné.
+    
+    Ce tool encapsule 4 agents qui travaillent ensemble :
+    1. ResearcherAgent : recherche web et extraction de mots-clés
+    2. ContentExtractorAgent : extraction du contenu des pages
+    3. SummarizerAgent : création de résumés détaillés
+    4. GlobalSynthesizerAgent : synthèse globale finale
+    
+    Args:
+        topic: Le sujet de recherche (ex: "impact de l'IA sur l'emploi")
+        max_results: Nombre de sources à analyser (2-10, défaut: 2)
+    
+    Returns:
+        Un rapport complet au format texte avec résumé exécutif et analyse détaillée
+    """
+    # Conversion et validation
+    if isinstance(max_results, str):
+        try:
+            max_results = int(max_results)
+        except ValueError:
+            max_results = 2
+    max_results = max(2, min(max_results, 10))
+    
+    async def run_pipeline():
+        print(f"\n{'='*60}")
+        print(f"🚀 DÉMARRAGE DU PIPELINE DE RECHERCHE")
+        print(f"📋 Sujet: {topic}")
+        print(f"📊 Sources à analyser: {max_results}")
+        print(f"{'='*60}\n")
+        
+        # ÉTAPE 1: Recherche
+        print("🔍 [1/4] Recherche web en cours...")
+        query = ResearchQuery(
+            topic=topic,
+            keywords=await researcher_agent.extract_keywords_with_llm(topic),
+            max_results=max_results,
+            search_depth="basic"
+        )
+        research_data = await researcher_agent.process(query)
+        print(f"✅ Trouvé {research_data.total_found} sources")
+        
+        # ÉTAPE 2: Extraction
+        print("\n📄 [2/4] Extraction du contenu...")
+        extraction_data = await content_extractor_agent.process_from_research_output(
+            research_output=research_data
+        )
+        print(f"✅ Extrait {extraction_data.successful_extractions} documents")
+        
+        # ÉTAPE 3: Résumés
+        print("\n📝 [3/4] Création des résumés...")
+        summarization_data = await summarizer_agent.process_from_extraction_result(
+            extraction_result=extraction_data
+        )
+        print(f"✅ Généré {summarization_data.total_documents} résumés")
+        
+        # ÉTAPE 4: Synthèse globale
+        print("\n🎯 [4/4] Synthèse globale...")
+        global_synthesis = await global_synthesizer_agent.process_from_summarization_output(
+            summarization_output=summarization_data
+        )
+        print(f"✅ Rapport final généré ({global_synthesis.final_report.word_count} mots)")
+        
+        print(f"\n{'='*60}")
+        print("✨ PIPELINE TERMINÉ AVEC SUCCÈS")
+        print(f"{'='*60}\n")
+        
+        # Retourner le rapport en format markdown
+        return global_synthesis.formatted_outputs.get('markdown', 
+                                                        global_synthesis.formatted_outputs.get('text', 
+                                                        str(global_synthesis))
+                                                        )
+    
+    return asyncio.run(run_pipeline())
+
+# ============================================================================
+# CONFIGURATION DU LLM ET DU GRAPHE
+# ============================================================================
+
+# État du graphe
+class AgentState(TypedDict):
+    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]
+
+# Chargement des variables d'environnement
+load_dotenv()
+api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
+if not api_key:
+    raise ValueError("GROQ_API_KEY non définie dans .env")
+
+# Configuration du modèle avec l'outil
+tools = [research_complete_pipeline]
+model = ChatGroq(
+    model="llama-3.1-8b-instant",
+    temperature=0.3,  # Bas pour plus de cohérence
+    max_tokens=2048*2,
+    api_key=api_key
+).bind_tools(tools)
+
+# ============================================================================
+# NŒUDS DU GRAPHE
+# ============================================================================
+
+def model_call(state: AgentState) -> AgentState:
+    """Nœud qui appelle le LLM pour décider quoi faire"""
+    
+    system_prompt = SystemMessage(content="""Tu es un assistant de recherche intelligent.
+
+        🎯 TON RÔLE:
+        Tu aides les utilisateurs à obtenir des résumés et analyses sur n'importe quel sujet.
+
+        🔧 TON OUTIL:
+        Tu as accès à un outil puissant appelé 'research_complete_pipeline' qui :
+        - Effectue des recherches web automatiques
+        - Extrait et analyse le contenu
+        - Génère des résumés détaillés
+        - Produit une synthèse globale complète
+
+        📋 QUAND L'UTILISER:
+        Utilise cet outil quand l'utilisateur demande :
+        - Un résumé sur un sujet
+        - Des informations sur un topic
+        - Une analyse d'un domaine
+        - Une recherche documentée
+
+        💡 COMMENT L'UTILISER:
+        - Identifie le sujet principal de la demande
+        - Appelle research_complete_pipeline avec le sujet en français clair
+        - Utilise max_results=2 pour une recherche standard
+
+        ✅ EXEMPLES:
+        User: "Résume l'impact de l'IA sur l'emploi"
+        → Appelle: research_complete_pipeline(topic="impact de l'intelligence artificielle sur le marché de l'emploi", max_results=2)
+        User: "Fais-moi une analyse complète sur le changement climatique"
+        → Appelle: research_complete_pipeline(topic="changement climatique", max_results=3)
+
+        ⚠️ IMPORTANT:
+        - N'essaie PAS de faire la recherche toi-même
+        - Utilise TOUJOURS l'outil pour les demandes de recherche
+        - Le résultat de l'outil est déjà un rapport complet formaté
+        - Tu peux présenter le résultat directement à l'utilisateur
+    """
+                                  
+            )
+    
+    messages = state["messages"]
+    response = model.invoke([system_prompt] + messages)
+    return {"messages": [response]}
+
+def should_continue(state: AgentState) -> str:
+    """Décide si on continue avec des outils ou si on termine"""
+    messages = state["messages"]
+    last_message = messages[-1]
+    
+    # Si le dernier message a des appels d'outils, continuer
+    if hasattr(last_message, 'tool_calls') and last_message.tool_calls:
+        return "continue"
+    else:
+        return "end"
+
+# ============================================================================
+# CONSTRUCTION DU GRAPHE LANGGRAPH
+# ============================================================================
+
+# Créer le graphe
+graph = StateGraph(AgentState)
+
+# Ajouter les nœuds
+graph.add_node("llm", model_call)
+tool_node = ToolNode(tools=tools)
+graph.add_node("tools", tool_node)
+
+# Définir le point d'entrée
+graph.set_entry_point("llm")
+
+# Ajouter les transitions conditionnelles
+graph.add_conditional_edges(
+    "llm",
+    should_continue,
+    {
+        "continue": "tools",
+        "end": END,
+    },
+)
+
+# Après l'exécution des outils, retourner au LLM pour présenter les résultats
+graph.add_edge("tools", "llm")
+
+# Compiler le graphe
+app = graph.compile()