Agent-002 : L'appel au LLM

🇬🇧 English

🇫🇷 Français

Agent-001 a construit la boucle lire-agir-répéter avec l’action la plus simple possible : renvoyer la ligne en écho. Cette étape garde cette boucle entièrement intacte et y substitue la seule chose qui change entre un écho et un agent — l’action est désormais un appel à un LLM, par exemple Claude AI.

Le code

agents/agent-002-llm-call/agent.py ressemble presque à l’identique à la boucle d’agent-001 :

def run(input_stream, output_stream, client=None):
    client = client or Anthropic()

    while True:
        output_stream.write("User> ")
        output_stream.flush()
        line = input_stream.readline()
        if not line:
            break
        line = line.rstrip("\n")
        if not line:
            break
        message = client.messages.create(
            model=MODEL,
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": line}],
        )
        output_stream.write(f"Agent> {message.content[0].text}\n")

• Observation : toujours une ligne lue depuis input_stream.
• Action : un appel messages.create à Claude au lieu d’un écho.
• Boucle : inchangée par rapport à agent-001 — même invite, même terminaison sur EOF/ligne vide.

Chaque ligne est envoyée seule, sans aucune mémoire des lignes précédentes de la conversation. Il n’y a pas encore d’historique de messages à maintenir, donc l’agent traite chaque ligne comme une invite fraîche et indépendante — de la même manière qu’agent-001 traitait chaque ligne comme un écho indépendant.

Pourquoi client est un paramètre

client vaut par défaut une véritable instance Anthropic() (qui lit ANTHROPIC_API_KEY depuis l’environnement), mais on peut la remplacer. C’est la même idée que de passer input_stream/output_stream au lieu de coder en dur sys.stdin/sys.stdout : cela permet à test_agent.py de substituer un faux client qui renvoie une réponse préenregistrée, pour que la suite de tests s’exécute sans accès réseau ni clé d’API.

L’exécuter

export ANTHROPIC_API_KEY=<votre clé>
python agents/agent-002-llm-call/agent.py

Tapez une ligne, appuyez sur Entrée, voyez la réponse de Claude. Appuyez sur Entrée sur une ligne vide pour arrêter.

Et après

Cette étape est sans état — l’agent n’a aucune idée de ce que vous avez dit à la ligne précédente. Agent-003 commence à transporter l’historique de conversation entre les tours, et les étapes ultérieures ajouteront des outils pour que l’agent puisse agir sur plus que du simple texte.