version complète v1

.env

@@ -0,0 +1,2 @@
+OPENAI_API_KEY=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
+SERPER_API_KEY=b97ff40a98e2f23d5eaf2215898a16e414b044a3

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+Pipfile*

agent.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+import gradio as gr
+from llama_index.llms.openai import OpenAI
+from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent
+from tools import TOOLS
+
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+# 🔑 Variables d'environnement
+openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_api_key
+
+
+
+# 🧠 Création de l'agent
+llm = OpenAI(
+    model="gpt-3.5-turbo",
+    system_prompt=(
+        "Tu es un agent expert GAIA. "
+        "Tu dois réfléchir étape par étape et utiliser les outils disponibles si besoin. "
+        "Privilégie les réponses factuelles, sourcées et structurées."
+        ),
+    max_tokens=500
+    )
+
+agent = OpenAIAgent.from_tools(
+    tools=TOOLS,
+    llm=llm,
+    verbose=True
+)
+
+# 🚀 Point d'entrée principal
+def run_agent(question: str) -> str:
+    """Interface principale pour l'agent"""
+    try:
+        response = agent.chat(question)
+        return str(response)
+    except Exception as e:
+        return f"Erreur: {str(e)}"
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Interface Gradio
+    demo = gr.Interface(
+        fn=run_agent, 
+        inputs=gr.Textbox(label="Votre question", placeholder="Posez votre question..."),
+        outputs=gr.Textbox(label="Réponse de l'agent"),
+        title="🤖 Agent GAIA avec DuckDuckGo",
+        description="Agent intelligent avec recherche web intégrée"
+    )
+    demo.launch()

app.py

@@ -1,52 +1,14 @@
 import gradio as gr
-from llama_index.llms.openai import OpenAI
-from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent
-from tools import TOOLS
-
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
-
-# 🔑 Variables d'environnement
-openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_api_key
-
-
-
-# 🧠 Création de l'agent
-llm = OpenAI(
-    model="gpt-3.5-turbo",
-    system_prompt=(
-        "Tu es un agent expert GAIA. "
-        "Tu dois réfléchir étape par étape et utiliser les outils disponibles si besoin. "
-        "Privilégie les réponses factuelles, sourcées et structurées."
-        ),
-    max_tokens=500
-    )
-
-agent = OpenAIAgent.from_tools(
-    tools=TOOLS,
-    llm=llm,
-    verbose=True
+from gaia_submit import run_agent_on_all_questions  # ← importe ta fonction
+
+# UI de Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=run_agent_on_all_questions,
+    inputs=[],
+    outputs="textbox",
+    title="GAIA Final Agent",
+    description="Cet agent répond aux questions GAIA et envoie au leaderboard."
 )
 
-# 🚀 Point d'entrée principal
-def run_agent(question: str) -> str:
-    """Interface principale pour l'agent"""
-    try:
-        response = agent.chat(question)
-        return str(response)
-    except Exception as e:
-        return f"Erreur: {str(e)}"
+demo.launch()
 
-if __name__ == "__main__":
-    # Interface Gradio
-    demo = gr.Interface(
-        fn=run_agent, 
-        inputs=gr.Textbox(label="Votre question", placeholder="Posez votre question..."),
-        outputs=gr.Textbox(label="Réponse de l'agent"),
-        title="🤖 Agent GAIA avec DuckDuckGo",
-        description="Agent intelligent avec recherche web intégrée"
-    )
-    demo.launch()

gaia_submit.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+import requests
+from pydantic import BaseModel
+from agent import run_agent
+
+
+#structure attendu
+class Question(BaseModel):
+    task_id: str
+    question: str
+    file_name: str = None
+
+class Answer(BaseModel):
+    task_id: str
+    submitted_answer: str
+
+def answer_question(question:str) -> str:
+    return str(run_agent(question)).strip()
+
+
+def run_agent_on_all_questions():
+    #1. Obtenir les question
+    response = requests.get("https://gaia-course-api.spaces.huggingface.tech/questions")
+    questions = response.json()
+
+    answers = []
+    logs=""
+
+    for i, q in enumerate(questions):
+        try: 
+            reponse = answer_question(q['question'])
+            answers.append({"task_id" : q["task_id"], "submitted_answer" : reponse})
+            logs += f"{i+1}. {q['question']} → {reponse}\n"
+        except Exception as e:
+            logs += f"Error en {q['task_id']}: {str(e)}\n"
+
+
+    #2. envoi de la reponse
+    payload = {
+        "username": "Doxiy",
+        "agent_code": "https://huggingface.co/spaces/doxiy/exam-agent/tree/main",
+        "answers": answers
+    }
+        
+
+    r = requests.post("https://gaia-course-api.spaces.huggingface.tech/submit", json=payload)
+    if r.status_code == 200:
+        logs += "\n✅ Envoi avec succes. Resultat:\n" + str(r.json())
+    else:
+        logs += f"\n❌ Error envoie. Code {r.status_code} - {r.text}"
+
+    return logs