Projet ARC
Contexte du Projet
ARC est une plateforme d'automatisation du développement logiciel basée sur un workflow multi-agents (IA). Le système orchestre plusieurs modèles d'IA spécialisés pour transformer un besoin utilisateur en un code source validé, testé et stocké.
Étape 0 : Préparation de l'environnement du projet
Tâches :
- Créer backend minimal
- Créer modèle de données simple
- langGraph
Étape 1 : Analyse du Besoin & Qualification (Agent PM / Business Analyst)
- L'utilisateur entre une demande en langage naturel.
- Agent 1 (PM) analyse la demande. Si des informations manquent pour coder, il pose des questions clarificatrices à l'utilisateur jusqu'à obtenir un cahier des charges complet.
- Vérification BDD : Avant de coder, le système cherche dans une base de données vectorielle si un projet similaire existe déjà.
- Si oui : On propose le lien à l'utilisateur. Si l'utilisateur valide, le workflow s'arrête ici.
- Si non (ou si l'utilisateur rejette l'existant) : On passe à l'étape 2.
Outils :
- LangGraph -> LangGraph est adapté aux workflows multi‑agents avec états, transitions conditionnelles, persistance et human‑in‑the‑loop
- Python -> backend, les agents, les appels LLM, les tests, les embeddings et les intégrations + compatible avec autres tools
- Pydantic AI / Pydantic -> forcer l’Agent PM à produire un cahier des charges structuré
- Chainlit -> adapté aux interfaces conversationnelles BDD :
- Qdrant -> adapté à la recherche sémantique + stocker les embeddings de projets/scripts
- Snowflake Arctic Embed 2.0 -> modèle d’embedding
- Redis (optionnel) -> cache de recherche ;sessions utilisateur ;état temporaire ;verrouillage d’un workflow ;file d’attente simple
Étape 2 : Génération de Code (Agent Développeur)
- Agent 2 (Dev) reçoit le cahier des charges validé et génère l'arborescence et le code source du projet.
Outils :
- LangGraph -> LangGraph est adapté aux workflows multi‑agents avec états, transitions conditionnelles, persistance et human‑in‑the‑loop
- Mistral ou Gemma (modèle trop généraliste/léger->tache simple) -> DeepSeek Coder/Qwen2.5
- vLLM -> meilleur choix qu’Ollama pour une plateforme plus industrialisée. Llama.cpp modèles quantifiés sur CPU ou machines modestes + moins adapté à une plateforme multi‑utilisateur
- Pydantic
Étape 3 : Tests et Assurance Qualité (Agent QA / Testeur)
- Agent 3 (QA) récupère le code de l'Agent 2. Il doit exécuter le code (via une sandbox sécurisée) ou générer/exécuter des tests unitaires pour vérifier la qualité, la sécurité et le fonctionnement.
- Boucle de correction automatique (Loop 1) : Si les tests échouent, l'Agent 3 renvoie les erreurs à l'Agent 2 avec les logs. L'Agent 2 corrige et renvoie à l'Agent 3. Cette boucle tourne au maximum 3 fois jusqu'à ce que le code soit "vert".
- EXTENSION FUTURE si les tests échouent 3 fois, envoyé à une IA plus puissante.
Outils :
- Docker
- Ruff -> qualité de code
- Bandit -> sécurité
- Semgrep (optionnel) -> règles de sécurité et qualité plus larges Boucle correction :
- LangGraph
- Pydantic
Étape 4 : Livraison & Feedback Utilisateur (Boucle Humaine)
- Une fois le code validé par l'Agent 3, il est présenté à l'utilisateur.
- L'utilisateur teste et valide.
- Si Validé : Le projet est sauvegardé dans la base de données (pour la recherche de l'Étape 1) et livré (ex: zip ou dépôt GitHub).
- Si Refusé : L'utilisateur indique ce qui ne va pas. Tout le contexte (code actuel + retours) est renvoyé à l'Étape 1 pour réanalyse, et le cycle recommence.
Outils :
- Chainlit
- Git
Étape finale :
Tâches :
- Tests fonctionnels de bout en bout
- Sécurité minimale
- Documentation finale
- Présentation
Structure du projet
backend/
│
├── app/
│ ├── api/
│ │ ├── routes/
│ │ │ ├── health.py
│ │ │ └── workflow.py
│ │ └── deps.py
│ │
│ ├── core/
│ │ ├── config.py
│ │ ├── logging.py
│ │ └── security.py
│ │
│ ├── graph/ # LangGraph
│ │ ├── state.py
│ │ ├── nodes.py
│ │ └── workflow.py
│ │
│ ├── agents/ # Gestion agents IA
│ │ ├── pm_agent.py
│ │ ├── dev_agent.py
│ │ └── qa_agent.py
│ │
│ ├── schemas/ # Pydantic
│ │ ├── api.py
│ │ ├── spec.py
│ │ └── project.py
│ │
│ ├── models/ # modèles métier / persistance (métadonnées d’un projet/version/statut/lien Git/hash/tags)
│ │ └── project.py
│ │
│ ├── services/
│ │ ├── workflow_service.py
│ │ ├── embedding_service.py
│ │ ├── retrieval_service.py
│ │ └── delivery_service.py
│ │
│ ├── repositories/ # accès externes, Qdrant / Redis / stockage
│ │ ├── qdrant_repository.py
│ │ ├── redis_repository.py
│ │ └── project_repository.py
│ │
│ ├── llm/ # appels modèles
│ │ ├── client.py # wrapper d’appel
│ │ ├── prompts.py # prompts centralisés
│ │ └── providers.py # Gemma/llama.cpp....
│ │
│ ├── sandbox/
│ │ └── docker_runner.py
│ │
│ ├── main.py
│ └── __init__.py
│
├── chainlit_app.py
├── tests/
│ ├── test_health.py
│ ├── test_workflow.py
│ └── test_agents.py
│
├── .env
├── requirements.txt
├── Dockerfile
└── README.md