🇬🇧 English version

[!IMPORTANT] Chaque donnée, règle et résultat de calcul de ce laboratoire est synthétique et non contraignant. Rien ici ne représente un produit, un tarif ou une police Desjardins réel, et aucun organisme de réglementation ni assureur n’a révisé ou approuvé ce contenu.

Aperçu

Élément	Valeur
Durée	35 minutes
Niveau	Avancé
Prérequis	Atelier 02, Atelier 03, Atelier 04, Atelier 05

Objectifs d’apprentissage

À la fin de ce laboratoire, vous serez capable de :

• Nommer les trois étapes séquentielles de l’agent : accueil, recherche de référence, composition
• Expliquer la règle de routage du superviseur dans decide_next_step, y compris le court-circuit pour une référence de dossier invalide
• Expliquer pourquoi toolbox.py appelle les fonctions d’outils MCP des ateliers 04/05 directement en processus plutôt que d’ouvrir une session client réseau
• Confirmer que le code de l’agent lui-même n’appelle jamais approve, reject ou revise sur le dépôt d’approbation

Exercices

Exercice 6.1 : Lire la logique de routage du superviseur

Ouvrez src/quote-preparation-agent/graph.py et lisez decide_next_step. Le superviseur visite toujours intake en premier. Si l’accueil a jugé la référence de dossier valide, il route ensuite vers reference_lookup ; si l’accueil l’a jugée invalide, il saute directement à composition afin que celle-ci puisse tout de même produire un message de refus borné. Une fois la composition terminée, le graphe se termine.

Exercice 6.2 : Comprendre pourquoi les appels de la boîte à outils sont en processus

Ouvrez src/quote-preparation-agent/toolbox.py et lisez le docstring du module. Il explique que cette phase appelle get_application et get_rulebook en chargeant directement le main.py de chaque serveur MCP, plutôt que d’ouvrir une ClientSession du SDK Python mcp contre un serveur en cours d’exécution. Cela garde les tests rapides et sans port ouvert, tout en exerçant exactement les fonctions que chaque serveur expose via MCP. Notez également que approve, reject, revise et open_training_preview ne sont volontairement jamais importés ici : seule une personne réviseure humaine peut les appeler.

Exercice 6.3 : Exécuter les tests existants

python -m pytest src/quote-preparation-agent/tests/test_toolbox.py -v

Résultat attendu : tous les tests réussissent, confirmant que les enveloppes de la boîte à outils appellent correctement le calculateur, le dépôt d’approbation et les deux serveurs MCP.

Exercice 6.4 (pratique) : Injecter un modèle de substitution

build_graph dans graph.py accepte un paramètre optionnel model, dont la valeur par défaut est default_model, qui ne fait aucun appel réseau. Construisez le graphe avec votre propre substitut et confirmez que la note du nœud d’accueil le reflète.

python -c "
import sys
sys.path.insert(0, 'src/quote-preparation-agent')
from graph import build_graph

def my_stub_model(prompt: str) -> str:
    return f'[lab-06-stub] {prompt}'

graph = build_graph(model=my_stub_model)
result = graph.invoke({
    'case_id': 'CASE-SYN-001',
    'preparer_id': 'AGENT-INTAKE',
    'rulebook_id': 'RULEBOOK-SYN-ON',
    'intake_complete': False,
    'lookup_complete': False,
    'composition_complete': False,
})
print(result['intake_note'])
"

Résultat attendu : la note affichée commence par [lab-06-stub], confirmant que le paramètre model est un véritable point d’extension et non une valeur figée.

Liste de vérification

• pytest src/quote-preparation-agent/tests/test_toolbox.py -v réussit
• Vous pouvez nommer les trois étapes séquentielles et expliquer le court-circuit pour une référence de dossier invalide
• Vous avez repéré le docstring de la boîte à outils expliquant le choix des appels MCP en processus
• Le texte de votre modèle de substitut de l’exercice 6.4 est apparu dans la sortie du graphe

Vérification des connaissances

• Pourquoi toolbox.py n’importe-t-il jamais approve, reject, revise ou open_training_preview depuis le dépôt d’approbation ?
• Qu’est-ce qui devrait changer dans toolbox.py pour que cet agent appelle un serveur MCP déployé plutôt qu’une fonction en processus ?

Étapes suivantes

Poursuivez avec l’Atelier 07 : Exécuter l’agent de bout en bout.