clemenjuan/autops-agentic-framework

Que fait autops-agentic-framework ?

Opérations satellitaires autonomes boostées par l'IA avec raisonnement itératif et orchestration d'outils

Aperçu

Ce framework permet aux agents IA de gérer de manière autonome les opérations de satellites en utilisant un raisonnement itératif et une orchestration coordonnée d'outils. Il est conçu pour fonctionner avec des plateformes comme Claude Code, Cursor, Codex et d'autres systèmes d'agents IA.

Fonctionnalités clés

• Raisonnement itératif : Les agents peuvent analyser les données des capteurs, planifier des actions et ajuster leurs décisions en fonction des retours en temps réel.
• Orchestration d'outils : Intégration avec des API de contrôle de satellites, des bases de données de télémétrie, et des outils de simulation de mission.
• Autonomie : Réduit la charge des opérateurs humains en automatisant les tâches routinières et les interventions d'urgence.
• Modularité : Architecture basée sur des plugins pour ajouter facilement de nouveaux capteurs, actionneurs ou protocoles de communication.

Utilisation

Prérequis

• Python 3.10 ou supérieur
• Accès à une API de contrôle satellite (ex: satellite_api)
• Clé API pour le modèle de langage (ex: ANTHROPIC_API_KEY)

Installation

pip install autops-agentic-framework

ou clonez le dépôt :

git clone https://github.com/clemenjuan/autops-agentic-framework.git
cd autops-agentic-framework
pip install -r requirements.txt

Configuration

Créez un fichier .env avec les variables suivantes :

SATELLITE_API_KEY=votre_clé_api
ANTHROPIC_API_KEY=votre_clé_anthropic

Exemple de démarrage

from autops import AgentSatellite

agent = AgentSatellite(
    satellite_id="SAT-001",
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    tools=["telemetry", "orbit_control", "payload_management"]
)

agent.run()

Architecture

Le framework est structuré autour de trois couches principales :

1. Couche de perception : Collecte et interprète les données des capteurs (température, orientation, puissance, etc.).
2. Couche de décision : Utilise un LLM pour planifier des actions en fonction de l'état courant et des objectifs de mission.
3. Couche d'exécution : Orchestre les outils et API pour exécuter les commandes (correction d'orbite, activation de charge utile, etc.).

Personnalisation

Vous pouvez étendre le framework avec des outils personnalisés. Par exemple, pour ajouter un nouveau capteur :

from autops import Tool

class MonCapteur(Tool):
    def __init__(self):
        super().__init__("mon_capteur")
    
    def run(self, params):
        # Logique pour lire le capteur
        return {"valeur": 42}

agent.add_tool(MonCapteur())

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez consulter le fichier CONTRIBUTING.md pour les directives.

Licence

Ce projet est sous licence MIT - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Support

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