Update agent.py

agent.py

@@ -208,68 +208,68 @@ class BasicAgent:
             self.agent = None
 
     
-        def __call__(self, question: str, metadata: dict = None) -> str:
-    """
-    Le point d'entrée de l'agent. Gère la pré-analyse en utilisant les métadonnées fournies.
-    """
-    if self.agent is None:
-        return "Erreur: L'agent n'a pas pu être initialisé."
+    def __call__(self, question: str, metadata: dict = None) -> str:
+        """
+        Le point d'entrée de l'agent. Gère la pré-analyse en utilisant les métadonnées fournies.
+        """
+        if self.agent is None:
+            return "Erreur: L'agent n'a pas pu être initialisé."
+        
+        print(f"\n{'='*40}\n🤖 NOUVELLE QUESTION: {question}\n{'='*40}")
     
-    print(f"\n{'='*40}\n🤖 NOUVELLE QUESTION: {question}\n{'='*40}")
-
-    augmented_prompt = question
+        augmented_prompt = question
+        
+        if metadata:
+            url_from_meta = metadata.get("url") or metadata.get("video_url") or metadata.get("image_url")
     
-    if metadata:
-        url_from_meta = metadata.get("url") or metadata.get("video_url") or metadata.get("image_url")
-
-        if url_from_meta:
-            print(f"🔗 URL trouvée dans les métadonnées : {url_from_meta}")
-            context_from_url = ""
-
-            # On vérifie si l'URL est une image
-            image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']
-            is_image = any(url_from_meta.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions)
-
-            # logique images
-            if is_image:
-                print("🖼️ C'est une URL d'image, analyse avec le modèle de vision...")
-                try:
-                    vision_model = ModelManager().get_vision_model()
-                    # On demande au modèle de vision de décrire l'image en détail
-                    # pour aider l'agent principal à répondre à la question.
-                    vision_response = vision_model.generate(
-                        [{"role": "user", "content": [
-                            {"type": "text", "text": f"Describe this image in detail. This description will be used to answer the following question: '{question}'"},
-                            {"type": "image_url", "image_url": {"url": url_from_meta}}
-                        ]}]
+            if url_from_meta:
+                print(f"🔗 URL trouvée dans les métadonnées : {url_from_meta}")
+                context_from_url = ""
+    
+                # On vérifie si l'URL est une image
+                image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp']
+                is_image = any(url_from_meta.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions)
+    
+                # logique images
+                if is_image:
+                    print("🖼️ C'est une URL d'image, analyse avec le modèle de vision...")
+                    try:
+                        vision_model = ModelManager().get_vision_model()
+                        # On demande au modèle de vision de décrire l'image en détail
+                        # pour aider l'agent principal à répondre à la question.
+                        vision_response = vision_model.generate(
+                            [{"role": "user", "content": [
+                                {"type": "text", "text": f"Describe this image in detail. This description will be used to answer the following question: '{question}'"},
+                                {"type": "image_url", "image_url": {"url": url_from_meta}}
+                            ]}]
+                        )
+                        context_from_url = f"Here is a detailed description of the image provided:\n{vision_response.content}"
+                        print("✅ Description de l'image obtenue.")
+                    except Exception as e:
+                        error_msg = f"Erreur lors de l'analyse de l'image : {e}"
+                        print(f"❌ {error_msg}")
+                        context_from_url = error_msg
+                
+                # logique vidéos
+                elif url_from_meta.startswith("http://googleusercontent.com/youtube.com/"):
+                    print("📹 C'est une URL YouTube, récupération de la transcription...")
+                    transcript_result = get_youtube_transcript(url_from_meta)
+                    if "error" in transcript_result:
+                        context_from_url = f"Error getting transcript: {transcript_result['error']}"
+                    else:
+                        context_from_url = f"Here is the transcript of the video:\n{transcript_result['transcript']}"
+                
+                # On construit le prompt augmenté pour l'agent
+                if context_from_url:
+                    augmented_prompt = (
+                        f"CONTEXTUAL INFORMATION:\n---\n{context_from_url}\n---\n"
+                        f"Based on the context above, please answer the following question:\n{question}"
                     )
-                    context_from_url = f"Here is a detailed description of the image provided:\n{vision_response.content}"
-                    print("✅ Description de l'image obtenue.")
-                except Exception as e:
-                    error_msg = f"Erreur lors de l'analyse de l'image : {e}"
-                    print(f"❌ {error_msg}")
-                    context_from_url = error_msg
-            
-            # logique vidéos
-            elif url_from_meta.startswith("http://googleusercontent.com/youtube.com/"):
-                print("📹 C'est une URL YouTube, récupération de la transcription...")
-                transcript_result = get_youtube_transcript(url_from_meta)
-                if "error" in transcript_result:
-                    context_from_url = f"Error getting transcript: {transcript_result['error']}"
-                else:
-                    context_from_url = f"Here is the transcript of the video:\n{transcript_result['transcript']}"
-            
-            # On construit le prompt augmenté pour l'agent
-            if context_from_url:
-                augmented_prompt = (
-                    f"CONTEXTUAL INFORMATION:\n---\n{context_from_url}\n---\n"
-                    f"Based on the context above, please answer the following question:\n{question}"
-                )
-                print(f"✨ Prompt augmenté pour l'agent.")
-
-    try:
-        return self.agent.run(augmented_prompt)
-    except Exception as e:
-        import traceback
-        print(f"❌ Erreur irrécupérable lors du traitement par MonAgent: {e}\n{traceback.format_exc()}")
-        return f"Une erreur irrécupérable s'est produite: {e}"
+                    print(f"✨ Prompt augmenté pour l'agent.")
+    
+        try:
+            return self.agent.run(augmented_prompt)
+        except Exception as e:
+            import traceback
+            print(f"❌ Erreur irrécupérable lors du traitement par MonAgent: {e}\n{traceback.format_exc()}")
+            return f"Une erreur irrécupérable s'est produite: {e}"