Une équipe d'agents IA autonomes pour construire vos logiciels. Orchestrés par un superviseur, des agents Analyste et Développeur utilisent une architecture RAG et des LLMs (Mistral) pour gérer la conception, le code, les tests et la documentation de manière 100% autonome.

📖 English version

AutoGen - Plateforme Multi-Agents IA

🚀 Plateforme multi-agents intelligente qui orchestre des agents IA spécialisés pour concevoir, développer et documenter des projets logiciels complets de manière autonome.

Note : Ce projet n'est pas basé sur le framework AutoGen de Microsoft A l'origine je voulais l'implémenter mais frustré par ses limitations, je me suis décidé a repartir from scratch Le nom du projet est resté comme un clin d'oeil a ce parcours 😉

✨ Fonctionnalités principales

• 🤖 Agents spécialisés : Une équipe composée d'un Superviseur, d'un Analyste et d'un Développeur, chacun avec un rôle, une personnalité et des outils définis dans default_config.yaml.

• 🧠 Architecture RAG : Moteur de recherche vectorielle (rag_engine.py) basé sur FAISS pour fournir un contexte persistant et pertinent aux agents, avec gestion de mémoire de travail et compression automatique.

• 🔄 Communication inter-agents : Échanges structurés et configurables entre les agents pour la collaboration, la résolution de problèmes et la validation.

• 📊 Monitoring avancé : Génération de logs JSON structurés (logger.py), de traces LLM détaillées et d'un dashboard HTML (metrics_visualizer.py) pour suivre la performance du système.

• ⚡ Rate limiting intelligent : Un gestionnaire centralisé (global_rate_limiter.py) prévient les erreurs de quotas des API externes (Mistral, DeepSeek) avec une politique de retry.

• ⚙️ Configuration Centralisée : L'ensemble du comportement de la plateforme (modèles LLM, paramètres RAG, guidelines des agents) est piloté par le fichier config/default_config.yaml.

• ✅ Installation Automatisée : Un script shell complet (setup.sh) gère la création de l'environnement, l'installation des dépendances et la validation du projet.

🏗️ Architecture

🚀 Installation rapide

Prérequis

• Python 3.10+
• Conda (fortement recommandé)
• Clé API M