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- """# 3. Définition des Nœuds
- def agent_analyseur(state: AgentState):
- # --- PHASE D'INSPECTION AUTOMATIQUE ---
- # On récupère le chemin du fichier depuis le state
- file_path = state.get("current_df_path")
- inspection_info = ""
-
- if file_path and os.path.exists(file_path):
- try:
- # Lecture des 5 premières lignes pour comprendre la structure
- df_temp = pd.read_csv(file_path, nrows=5) if file_path.endswith('.csv') else pd.read_excel(file_path, nrows=5)
- columns_list = df_temp.columns.tolist()
- sample_data = df_temp.head(2).to_string()
- inspection_info = f"\n\n### DONNÉES RÉELLES DU FICHIER :\n- Colonnes détectées : {columns_list}\n- Aperçu des données :\n{sample_data}"
- except Exception as e:
- inspection_info = f"\n\n⚠️ Erreur lors de l'inspection du fichier : {e}"
- # --- CONSTRUCTION DU PROMPT AVEC LES DONNÉES RÉELLES ---
- prompt = (
- "Tu es l'Analyseur de Dataltist. Réponds exclusivement au format JSON.\n"
- "Définis les étapes logiques de l'analyse sans écrire de code.\n"
- "### RÈGLES D'OR :\n"
- "1. PAS DE CODE : Ne génère JAMAIS de blocs de code Python (```python). C'est le rôle de l'Exécuteur.\n"
- "2. PLAN D'ACTION : Liste les étapes logiques en utilisant les noms de colonnes exacts.\n"
- "3. INSPECTION : Base-toi uniquement sur les colonnes détectées ci-dessous.\n"
- "4. CONCISION : Sois une tour de contrôle, donne des ordres clairs et précis.\n"
- f"{inspection_info}"
- )
-
- config_analyseur = {
- "callbacks": [langfuse_handler],
- "metadata": {"agent_name": "Analyseur"},
- "tags": ["Dataltist", "Planning"]
- }
- msg = [SystemMessage(content=prompt)] + state["messages"]
- response = local_llm.invoke(msg , config=config_analyseur)
-
- # On retourne la réponse de l'IA qui contient maintenant le plan basé sur les vraies colonnes
- return {"messages": [response]}
- ⚠️ IMPORTANT :
- - Ta réponse doit commencer par { et finir par }
- - Aucun texte avant ou après
- - Aucun markdown (```json interdit)
- """
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