ARC/backend/app/agents/dev_agent.py

import json
import logging
import httpx
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from app.core.config import settings
from app.schemas.code_output import ProjectCodeOutput, GeneratedFile
from app.llm.prompts import DEV_AGENT_PROMPT

logger = logging.getLogger(__name__)

# Clients HTTPX configurés pour ignorer les blocages de certificats/révocation du lab
sync_client = httpx.Client(verify=False)
async_client = httpx.AsyncClient(verify=False)

async def run_dev_agent(spec: dict, qa_feedback: list = None) -> dict:
    """
    Agent Dev : prend un état/spec validé, génère l'arborescence et le code,
    et valide techniquement la sortie avant de la transmettre à la QA.
    """
    logger.info(f"[Dev Agent] Début de la génération pour : {spec.get('title', 'Sans titre')}")

    llm = ChatOpenAI(
        base_url=settings.llm_base_url,
        api_key=settings.llm_api_key,
        model=settings.llm_model_dev,
        temperature=0.2,
        max_retries=2,
        http_client=sync_client,
        http_async_client=async_client,
        model_kwargs={"response_format": {"type": "json_object"}}
    )
    structured_llm = llm.with_structured_output(ProjectCodeOutput, strict=True)

    messages = [
        SystemMessage(content=DEV_AGENT_PROMPT),
    ]

    user_content = f"CAHIER DES CHARGES (ProjectSpec) :\n{json.dumps(spec, indent=2, ensure_ascii=False)}\n\n"
    if qa_feedback:
        user_content += f"⚠️ RETOURS DE VALIDATION QA (Corrections à appliquer impérativement) :\n{json.dumps(qa_feedback, indent=2, ensure_ascii=False)}\n\n"
    
    user_content += "Génère maintenant le JSON complet contenant l'arborescence ('tree') et tous les fichiers ('files') décrits."
    messages.append(HumanMessage(content=user_content))

    try:
        validated_code = await structured_llm.ainvoke(messages)
        logger.info(f"[Dev Agent] ✅ Code généré et validé avec succès ({len(validated_code.files)} fichiers)")
        return validated_code.model_dump()

    except Exception as e:
        logger.error(f"[Dev Agent] ❌ Échec de la génération/validation : {type(e).__name__}: {str(e)}")
        return _generate_fallback_code_output(spec)

def _generate_fallback_code_output(spec: dict) -> dict:
    """Génère un livrable minimal de secours en cas de crash du LLM."""
    logger.warning("[Dev Agent] Génération du package de secours (Fallback)")
    title = spec.get("title", "automation_script")
    
    fallback = ProjectCodeOutput(
        spec_title=title,
        tree=["main.py", "README.md", "requirements.txt"],
        files=[
            GeneratedFile(path="main.py", content="import logging\nlogging.basicConfig(level=logging.INFO)\n\ndef main():\n    logging.error('Le Dev Agent a rencontré une erreur de génération.')\n\nif __name__ == '__main__':\n    main()"),
            GeneratedFile(path="README.md", content=f"# {title}\nGénération en mode fallback suite à une erreur technique."),
            GeneratedFile(path="requirements.txt", content="# Aucune dépendance externe définie (Fallback)\n")
        ]
    )
    return fallback.model_dump()