Update agent_collaboratif_avid.py

agent_collaboratif_avid.py

@@ -36,6 +36,7 @@ from langgraph.prebuilt import ToolNode
 
 from pinecone import Pinecone
 import asyncio
+from tavily import TavilyClient
 
 # =============================================================================
 # CONFIGURATION GLOBALE
@@ -43,6 +44,7 @@ import asyncio
 
 # Configuration API
 PINECONE_API_KEY = os.environ.get("PINECONE_API_KEY")
+TAVILY_API_KEY = os.environ.get("TAVILY_API_KEY")
 #OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
 #OPENAI_BASE_URL = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL")
 #OPENAI_MODEL_NAME = os.environ.get("OPENAI_MODEL_NAME")
@@ -64,6 +66,8 @@ if not PINECONE_API_KEY:
     raise ValueError("❌ PINECONE_API_KEY non définie. Exécutez: export PINECONE_API_KEY='votre-clé'")
 if not OPENAI_API_KEY:
     raise ValueError("❌ OPENAI_API_KEY non définie. Exécutez: export OPENAI_API_KEY='votre-clé'")
+if not TAVILY_API_KEY:
+    raise ValueError("❌ TAVILY_API_KEY non définie. Exécutez: export TAVILY_API_KEY='votre-clé'")
 
 # =============================================================================
 # EMBEDDINGS HUGGINGFACE
@@ -131,6 +135,7 @@ class AgentState(TypedDict):
     errors: List[str]
     additional_information: List[Dict[str, Any]]  # Nouvelles infos similaires
     similar_info_response: str # Réponse LLM basée sur les informations similaires
+    web_search_results: List[Dict[str, Any]] # Résultats de la recherche web
 
 # =============================================================================
 # INITIALISATION DES RETRIEVERS PINECONE
@@ -707,6 +712,61 @@ def collect_similar_information_node(state: AgentState) -> AgentState:
 
     return state
 
+# =============================================================================
+# NODE 7: RECHERCHE WEB (TAVILY)
+# =============================================================================
+
+def web_search_node(state: AgentState) -> AgentState:
+    """
+    Node de recherche web utilisant Tavily Search.
+    Recherche sur le web en fonction de la requête utilisateur analysée.
+    """
+    print(f"\n{'='*80}")
+    print(f"🌐 NODE 7: RECHERCHE WEB (TAVILY)")
+    print(f"{'='*80}\n")
+
+    # Initialiser le client Tavily
+    tavily = TavilyClient(api_key=TAVILY_API_KEY)
+
+    user_query = state["user_query"]
+    web_search_results = []
+
+    try:
+        print(f"🔍 Exécution de la recherche web pour: '{user_query}'...")
+        # Effectuer la recherche web, obtenir les 5 meilleurs résultats
+        response = tavily.search(query="Université Gustave Eiffel + " + user_query, search_depth="advanced", max_results=5, include_raw_content=False)
+        
+        if response and response['results']:
+            print(f"✅ {len(response['results'])} résultats trouvés.")
+            for i, result in enumerate(response['results']):
+                title = result.get('title', 'Titre inconnu')
+                url = result.get('url', '#')
+                content = result.get('content', 'Contenu non disponible')
+                
+                # Résumé en 2 phrases
+                sentences = content.split('.')
+                summary = ". ".join(sentences[:2]) + ("." if len(sentences) > 2 else "")
+
+                web_search_results.append({
+                    "title": title,
+                    "url": url,
+                    "summary": summary,
+                    "markdown_link": f"[{title}]({url})"
+                })
+                print(f"   - {i+1}. {title} ({url})")
+        else:
+            print("ℹ️ Aucun résultat de recherche web trouvé.")
+
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"Erreur lors de la recherche web avec Tavily: {str(e)}"
+        print(f"❌ {error_msg}")
+        state["errors"].append(error_msg)
+    
+    state["web_search_results"] = web_search_results
+    state["messages"].append(AIMessage(content=f"Recherche web terminée avec {len(web_search_results)} résultats."))
+    
+    return state
+
 # =============================================================================
 # FONCTIONS DE ROUTAGE
 # =============================================================================
@@ -763,6 +823,7 @@ def create_agent_workflow() -> StateGraph:
     workflow.add_node("validate_response", validate_response_node)
     workflow.add_node("refine_response", refine_response_node)
     workflow.add_node("collect_similar_information", collect_similar_information_node)
+    workflow.add_node("web_search", web_search_node) # Ajout du nouveau node de recherche web
     
     workflow.set_entry_point("analyze_query")
     
@@ -803,7 +864,8 @@ def create_agent_workflow() -> StateGraph:
     )
     
     workflow.add_edge("refine_response", "validate_response")
-    workflow.add_edge("collect_similar_information", END)
+    workflow.add_edge("collect_similar_information", "web_search") # Ajouter un edge vers la recherche web
+    workflow.add_edge("web_search", END) # La recherche web est le point final après les infos similaires
     
     #memory = MemorySaver()
     #app = workflow.compile(checkpointer=memory)
@@ -836,7 +898,8 @@ async def run_collaborative_agent(user_query: str) -> Dict[str, Any]:
         "final_response": "",
         "iteration_count": 0,
         "errors": [],
-        "additional_information": []
+        "additional_information": [],
+        "web_search_results": []
     }
     
     print(f"{'='*80}")
@@ -859,8 +922,9 @@ async def run_collaborative_agent(user_query: str) -> Dict[str, Any]:
             "iteration_count": final_state.get("iteration_count", 0),
             "errors": final_state.get("errors", []),
             "additional_information": final_state.get("additional_information", []),
+            "web_search_results": final_state.get("web_search_results", []),
             "sources_used": [
-                info["database"] 
+                info["database"]
                 for info in final_state.get("collected_information", [])
             ],
             "pinecone_index": PINECONE_INDEX_NAME
@@ -1055,6 +1119,19 @@ def display_results(result: Dict[str, Any]) -> None:
         print(result['similar_info_response'])
         print()
 
+    # Nouvelle section : Résultats de la recherche web
+    if result.get('web_search_results') and len(result['web_search_results']) > 0:
+        print(f"\n{'='*80}")
+        print(f"🌐 RÉSULTATS DE LA RECHERCHE WEB (TAVILY)")
+        print(f"{'='*80}")
+        print(f"\nInformations trouvées sur le web via Tavily Search:\n")
+        
+        for idx, item in enumerate(result['web_search_results'], 1):
+            print(f"   Résultat {idx}:")
+            print(f"   ├─ Titre: {item['title']}")
+            print(f"   ├─ Lien: {item['markdown_link']}")
+            print(f"   └─ Résumé: {item['summary']}\n")
+
 async def main():
     """Fonction principale de l'application."""