Tool Use et Function Calling avec Agno

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
    instructions=["Réponds toujours en français.", "Cite tes sources."],
    markdown=True,
)

agent.print_response("Quelles sont les dernières avancées en IA générative ?")

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    tools=[
        DuckDuckGoTools(),
        YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True),
    ],
    markdown=True,
)

agent.print_response("Donne-moi le cours d'NVIDIA et les dernières actualités sur l'entreprise.")

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools import tool

# ✅ Bon exemple : docstring précise
@tool
def convertir_temperature(valeur: float, de: str, vers: str) -> str:
    """
    Convertit une température entre Celsius, Fahrenheit et Kelvin.

    Args:
        valeur: La valeur numérique à convertir.
        de: L'unité source ('celsius', 'fahrenheit', 'kelvin').
        vers: L'unité cible ('celsius', 'fahrenheit', 'kelvin').

    Returns:
        La valeur convertie avec son unité.
    """
    conversions = {
        ("celsius", "fahrenheit"): lambda x: x * 9/5 + 32,
        ("fahrenheit", "celsius"): lambda x: (x - 32) * 5/9,
        ("celsius", "kelvin"):     lambda x: x + 273.15,
        ("kelvin", "celsius"):     lambda x: x - 273.15,
    }
    key = (de.lower(), vers.lower())
    if key not in conversions:
        return f"Conversion de {de} vers {vers} non supportée."
    resultat = conversions[key](valeur)
    return f"{valeur}° {de} = {resultat:.2f}° {vers}"


agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    tools=[convertir_temperature],
    markdown=True,
)

agent.print_response("Combien font 100°F en Celsius ?")

from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.tools.file import FileTools
from agno.tools import tool
import datetime

@tool
def obtenir_date_du_jour() -> str:
    """Retourne la date et l'heure actuelles au format lisible."""
    return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d à %H:%M")

agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    tools=[
        DuckDuckGoTools(),
        FileTools(base_dir="./rapports"),   # Restreint l'écriture à ce dossier
        obtenir_date_du_jour,
    ],
    instructions=[
        "Quand on te demande de faire un rapport, cherche l'info sur le web,",
        "puis sauvegarde le résultat dans un fichier .md avec la date dans le nom.",
        "Confirme toujours le nom du fichier créé.",
    ],
    markdown=True,
)

agent.print_response(
    "Fais un rapport sur les dernières sorties de modèles IA open-source "
    "et sauvegarde-le dans un fichier."
)

from agno.tools import tool
import httpx

@tool
def appeler_api_meteo(ville: str) -> str:
    """
    Récupère la météo actuelle pour une ville donnée.
    Retourne la température et les conditions météo.
    """
    try:
        # Exemple avec l'API Open-Meteo (gratuite, pas de clé requise)
        response = httpx.get(
            "https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search",
            params={"name": ville, "count": 1, "language": "fr"},
            timeout=5.0,
        )
        response.raise_for_status()
        data = response.json()

        if not data.get("results"):
            return f"Ville '{ville}' introuvable."

        loc = data["results"][0]
        return f"Localisation trouvée : {loc['name']}, {loc.get('country', '')} (lat: {loc['latitude']}, lon: {loc['longitude']})"

    except httpx.TimeoutException:
        return f"Erreur : l'API météo n'a pas répondu dans les délais pour '{ville}'."
    except Exception as e:
        return f"Erreur inattendue : {str(e)}"

# Agent hybride : RAG pour les docs internes + tools pour le web
agent = Agent(
    model=Claude(id="claude-sonnet-4-20250514"),
    knowledge=votre_knowledge_base,   # RAG sur vos documents
    search_knowledge=True,
    tools=[DuckDuckGoTools()],        # Tool pour le web en temps réel
    instructions=[
        "Cherche d'abord dans ta base de connaissances.",
        "Si l'info n'y est pas, utilise la recherche web.",
    ],
)