Create analysis_agent.py

src/agents/analysis_agent.py

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+import logging
+from typing import Dict, Any
+from src.config import chat_openai
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+class AnalysisAgent:
+    def __init__(self, llm=None):
+        self.llm = llm or chat_openai()
+
+    def analyze_candidate(self, cv_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """Produit une analyse enrichie du profil à partir des données structurées du CV"""
+        if not cv_data or "candidat" not in cv_data:
+            return {}
+
+        candidat = cv_data["candidat"]
+        prompt = f"""
+        Tu es un expert en recrutement. Analyse ce profil candidat en te basant sur les données suivantes :
+        {candidat}
+
+        Fournis une analyse complète avec ces sections :
+        1. Évaluation des compétences techniques (niveau de maîtrise par domaine)
+        2. Analyse des projets (objectifs, technologies, compétences démontrées)
+        3. Évaluation des soft skills
+        4. Analyse de l’expérience professionnelle (niveau, cohérence, domaines)
+        5. Détection d’une reconversion (si oui, précise depuis quel domaine et pourquoi)
+        6. Profil global (forces, axes d’amélioration, positionnement)
+        7. Recommandations de postes et de progression de carrière
+        8. Suggestions d’amélioration du CV
+
+        Donne ta réponse au format JSON clair, par exemple :
+        {{
+            "competence_analysis": [...],
+            "project_analysis": [...],
+            "soft_skills_analysis": "...",
+            "experience_evaluation": "...",
+            "reconversion": {{ "is_reconversion": true, "details": "..." }},
+            "global_profile": "...",
+            "career_recommendations": [...],
+            "cv_improvement_suggestions": [...]
+        }}
+        """
+
+        response = self.llm.invoke(prompt)
+        try:
+            return response.to_dict() if hasattr(response, "to_dict") else response
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Erreur d'analyse enrichie : {e}")
+            return {}