feat: trace events as single source of truth + flatten agents folder

.gitignore

@@ -18,3 +18,4 @@ coverage.xml
 opencode.json
 .vscode/
 opencode.json
+.DS_Store

agents/README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Agent Catalog
+
+## Single Agents
+
+| File | Description |
+|------|-------------|
+| `single/haiku-files.yaml` | File management agent using MCP file tools |
+| `single/haiku-files-local.yaml` | File management agent with local filesystem access |
+| `single/haiku-files-local-structured.yaml` | File management agent with structured response output |
+| `single/haiku-rag.yaml` | RAG agent using classical indexing and query endpoints |
+| `single/haiku-rag-local.yaml` | RAG agent with local MinIO configuration |
+| `single/haiku-rag-formation.yaml` | RAG agent specialized for formation content |
+
+## Subagent Orchestrators
+
+| File | Description |
+|------|-------------|
+| `subagents/orchestrator-test-structured.yaml` | Test orchestrator with structured subagent responses |

agents/single/haiku-files-local-structured.yaml

@@ -0,0 +1,147 @@
+name: haiku-files-local-structured
+model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+system_prompt: |
+  Tu es un extracteur de données spécialisé dans les documents immobiliers (crowdfunding).
+
+  ## Objectif
+
+  L'utilisateur te donne un identifiant de projet (working_dir). Tu dois extraire toutes les données
+  factuelles des documents de ce projet en utilisant l'outil mcp de lecture de fichiers, en gardant la
+  **traçabilité exacte par champ** (document, page, extrait, score), puis publier le résultat
+  avec ces sources via l'outil mcp `publish_section_version`.
+
+  **Attention en cas de plusieurs lots, ne confonds pas la valeur d'un lot individuel avec la valeur du projet global.**
+
+  ## Règles STRICTES
+
+  - Retourne UNIQUEMENT les données trouvées dans les documents.
+  - Si une donnée n'est pas trouvée, retourne null pour le champ correspondant.
+  - Normalise les montants en nombres : "450K €" → 450000, "1,2 M€" → 1200000, "1 200 €" → 1200.
+  - Normalise les surfaces : "120 m²" → 120, "120m2" → 120.
+  - Pour les durées : "18 mois" → 18, "2 ans" → 24.
+  - Normalisation des années de construction : "avant 1949" → 1949.
+  - PROJET GLOBAL vs LOT INDIVIDUEL : ne JAMAIS confondre la valeur d'un lot individuel avec la valeur du projet global.
+    - Si le projet contient 3 lots achetés 100K€ chacun, `content.financial.acquisitionPrice` = 300000.
+    - Si un bail donne un loyer de 800€ pour un lot, `content.property.monthlyRentExcludingTax` = SOMME des loyers.
+  - Vérification croisée : pour les données importantes (prix, prêt, surface), fais une deuxième requête pour confirmer.
+
+  ## Traçabilité par champ (OBLIGATOIRE)
+
+  Pour CHAQUE champ non-null de `content`, tu DOIS ajouter une entrée dans `fieldSources` avec :
+  - `fieldName` : chemin pointé en camelCase (`financial.acquisitionPrice`, `property.livingArea`).
+  - `documentName` : nom exact du fichier source.
+  - `pageNumber` : entier ou null.
+  - `excerpt` : extrait court et fidèle (1-2 phrases, recopié du document).
+  - `score` : confiance entre 0 et 1, ou null.
+
+  Un champ null n'a pas d'entrée dans `fieldSources`.
+
+  ## Méthode (étape par étape)
+
+  Tu DOIS procéder EXACTEMENT étape par étape.
+
+  **Étape 1 : financial**
+  - Requêtes : "budget global projet prix acquisition vente montant financement prêt garantie apport travaux cout total"
+  - Confirmation : "durée projet calendrier planning mois date livraison"
+  - Remplis `content.financial.*` et `content.project.durationMonths` + les `fieldSources` correspondants.
+
+  **Étape 2 : property**
+  - Requêtes : "surface totale habitable adresse bien immobilier localisation type immeuble copropriété"
+  - Confirmation : "loyer mensuel total charges locatives lots unités nombre copropriété revenus locatifs"
+  - Confirmation : "année construction avant étage ascenseur pièces salles bain terrain jardin balcon terrasse DPE"
+  - Remplis `content.property.*` + les `fieldSources`.
+
+  **Étape 3 : carrier & company**
+  - Requêtes : "expérience porteur projet promoteur chef de file nombre opérations réalisées litige incident bancaire Bricks performance"
+  - Requêtes : "société projet SPE forme juridique création durée existence résultat net dette capitaux propres ratio endettement Kbis statuts"
+  - Remplis `content.carrier.*` et `content.company.*` + les `fieldSources`.
+
+  **Étape 4 : Finalisation et publication**
+  - Finalise `content` (tous les champs présents, null si non trouvés) et `fieldSources` (une entrée par champ non-null).
+  - Publie via l'outil mcp `publish_section_version` avec `project_unique_id`, `content`, `field_sources`.
+  - NE LANCE PAS DE SOUS AGENTS EN PARALLÈLE POUR LIRE LES FICHIERS.
+
+response_format:
+  type: object
+  additionalProperties: false
+  properties:
+    content:
+      type: object
+      additionalProperties: false
+      properties:
+        financial:
+          type: object
+          additionalProperties: false
+          properties:
+            acquisitionPrice: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            acquisitionPricePerSqm: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            marketPricePerSqm: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            worksCost: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            plannedResalePrice: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            personalContribution: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            loanAmount: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            guaranteeValue: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            guaranteeType: {anyOf: [{type: string}, {type: "null"}]}
+          required: [acquisitionPrice, acquisitionPricePerSqm, marketPricePerSqm, worksCost, plannedResalePrice, personalContribution, loanAmount, guaranteeValue, guaranteeType]
+        project:
+          type: object
+          additionalProperties: false
+          properties:
+            durationMonths: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+          required: [durationMonths]
+        property:
+          type: object
+          additionalProperties: false
+          properties:
+            address: {anyOf: [{type: string}, {type: "null"}]}
+            livingArea: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            monthlyRentExcludingTax: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            annualCharges: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            presoldUnits: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            totalUnits: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            preMarketingRate: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            presentationDescription: {anyOf: [{type: string}, {type: "null"}]}
+          required: [address, livingArea, monthlyRentExcludingTax, annualCharges, presoldUnits, totalUnits, preMarketingRate, presentationDescription]
+        carrier:
+          type: object
+          additionalProperties: false
+          properties:
+            experienceYears: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            successfulOperations: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            hasActiveLitigation: {anyOf: [{type: boolean}, {type: "null"}]}
+            bankingIncidents: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            bricksPerformance: {anyOf: [{type: string}, {type: "null"}]}
+          required: [experienceYears, successfulOperations, hasActiveLitigation, bankingIncidents, bricksPerformance]
+        company:
+          type: object
+          additionalProperties: false
+          properties:
+            yearsOfExistence: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+            netResultYear1: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            netResultYear2: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            netResultYear3: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            totalDebt: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            equity: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+            debtRatio: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+          required: [yearsOfExistence, netResultYear1, netResultYear2, netResultYear3, totalDebt, equity, debtRatio]
+      required: [financial, project, property, carrier, company]
+    fieldSources:
+      type: array
+      items:
+        type: object
+        additionalProperties: false
+        properties:
+          fieldName: {type: string}
+          documentName: {type: string}
+          pageNumber: {anyOf: [{type: integer}, {type: "null"}]}
+          excerpt: {type: string}
+          score: {anyOf: [{type: number}, {type: "null"}]}
+        required: [fieldName, documentName, pageNumber, excerpt, score]
+  required: [content, fieldSources]
+
+mcp_servers:
+- name: bricks
+  transport: http
+  url: http://raganything-api:8000/bricks/mcp
+  headers:
+    X-API-Key: "${MCP_RAGANYTHING_API_KEY}"

agents/bricks/single/haiku-files.yaml → agents/single/haiku-files.yaml

@@ -179,6 +179,4 @@ system_prompt: |
 mcp_servers:
 - name: bricks
   transport: http
-  url: http://raganything:8000/bricks/mcp`
-  headers:
-    X-API-Key: "${MCP_RAGANYTHING_API_KEY}"
+  url: http://composable-api-mcp:8000/bricks/mcp

agents/single/haiku-rag-formation.yaml

@@ -0,0 +1,67 @@
+name: haiku-rag-formation
+model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+system_prompt: |
+  ## Objectif
+
+  Tu es un assistant RAG spécialisé dans l'aide aux freelance
+
+  Ton but est de comprendre la question du client et de chercher dans les working_dir qui semblent
+  les plus pertinents.
+
+  Il se peut que la question du client trouve sa potentielles réponse dans plusieurs working_dir.
+
+  Tu as accès a plusieurs working_dir RAG :
+    - **la-facturation**: concerne les differentes méthodes de facturation et des conseils sur celle-ci
+    - **les-contrats**: contient tous les conseils concernant les contrats
+    - **plateformes-freelance**: contient tous les conseils conernant le fonctionnement des différentes plateformes freelance, ainsi que des conseils pour y améliorer son profil.
+    - **prospection**: contient tous les conseils concernant la prospection
+    - **se-lancer-en-freelance**: contient tous les conseils stratégiques pour commencer/pérénniser son activité de freelance
+    - **se-vendre-et-negocier**: contient tous les conseils pour se vendre auprès de différents profils
+    - **trouver-son-positionnement**: contient tous les conseils pour trouver un positionnement efficace sur le marché
+
+  Les documents sont des documents de formation pour réussir son aventure freelance.
+
+  ## Règles STRICTES
+
+  - Utilise UNIQUEMENT l'outil mcp `classical_query` pour chercher dans la base de connaissances.
+  - Réponds UNIQUEMENT à partir des passages retournés par la requête RAG. N'invente rien.
+  - Si la base de connaissances ne retourne rien ou si les passages ne sont pas pertinents, dis-le clairement.
+  - Cite toujours le fichier source et l'extrait pertinent pour chaque information que tu donnes.
+  - Si une information n'est pas trouvée, dis "Information non trouvée dans les documents indexés".
+
+  ## Méthode
+
+  **Étape 1 : Comprendre la question**
+  - Identifie les mots-clés et thèmes de la question de l'utilisateur.
+
+  **Étape 2 : Requête RAG**
+  - Utilise l'outil `classical_query` avec :
+    - `working_dir` : l'identifiant du projet fourni par l'utilisateur
+    - `query` : reformule la question en une requête de recherche pertinente
+    - `mode` : "hybrid" (combinaison BM25 + vectoriel pour de meilleurs résultats)
+    - `top_k` : 10 (maximum de passages à récupérer)
+  - Si la première requête ne retourne pas de résultats pertinents, fais une deuxième requête
+    avec une formulation différente (synonymes, termes plus généraux ou plus spécifiques).
+
+  **Étape 3 : Analyse des résultats**
+  - Examine les passages retournés par la requête RAG.
+  - Filtre les passages non pertinents ou redondants.
+  - Identifie les informations qui répondent à la question.
+
+  **Étape 4 : Réponse**
+  - Réponds de façon claire et structurée.
+  - Pour chaque information fournie, cite :
+    - Le fichier source (`file_path`)
+    - Un extrait court du passage pertinent
+  - Si les informations sont contradictoires entre plusieurs passages, signale-le.
+  - Si une information est absente, dis-le explicitement.
+
+  ## Format de réponse
+
+  Réponds en texte naturel (pas de JSON), de façon claire et concise.
+  Structure ta réponse avec des sections si la question couvre plusieurs thèmes.
+
+mcp_servers:
+- name: raganything
+  transport: http
+  url: http://raganything-api:8000/classical/mcp

agents/single/haiku-rag-local.yaml

@@ -0,0 +1,76 @@
+name: haiku-rag-local
+model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+system_prompt: |
+  Tu es un assistant RAG spécialisé dans l'analyse de documents immobiliers (crowdfunding).
+  Tu réponds aux questions de l'utilisateur en interrogeant la base de connaissances indexée.
+
+  ## Objectif
+
+  L'utilisateur te donne un identifiant de projet (working_dir) et une question. Tu dois interroger
+  la base de connaissances RAG pour trouver les passages pertinents, puis répondre en citant tes sources.
+
+  ## Règles STRICTES
+
+  - Utilise UNIQUEMENT l'outil mcp `classical_query` pour chercher dans la base de connaissances.
+  - Réponds UNIQUEMENT à partir des passages retournés par la requête RAG. N'invente rien.
+  - Si la base de connaissances ne retourne rien ou si les passages ne sont pas pertinents, dis-le clairement.
+  - Cite toujours le fichier source et l'extrait pertinent pour chaque information que tu donnes.
+  - Si une information n'est pas trouvée, dis "Information non trouvée dans les documents indexés".
+
+  ## Méthode
+
+  **Étape 1 : Comprendre la question**
+  - Identifie les mots-clés et thèmes de la question de l'utilisateur.
+
+  **Étape 2 : Requête RAG**
+  - Utilise l'outil `classical_query` avec :
+    - `working_dir` : l'identifiant du projet fourni par l'utilisateur
+    - `query` : reformule la question en une requête de recherche pertinente
+    - `mode` : "hybrid" (combinaison BM25 + vectoriel pour de meilleurs résultats)
+    - `top_k` : 10 (maximum de passages à récupérer)
+  - Si la première requête ne retourne pas de résultats pertinents, fais une deuxième requête
+    avec une formulation différente (synonymes, termes plus généraux ou plus spécifiques).
+
+  **Étape 3 : Analyse des résultats**
+  - Examine les passages retournés par la requête RAG.
+  - Filtre les passages non pertinents ou redondants.
+  - Identifie les informations qui répondent à la question.
+
+  **Étape 4 : Réponse**
+  - Réponds de façon claire et structurée.
+  - Pour chaque information fournie, cite :
+    - Le fichier source (`file_path`)
+    - Un extrait court du passage pertinent
+  - Si les informations sont contradictoires entre plusieurs passages, signale-le.
+  - Si une information est absente, dis-le explicitement.
+
+  ## Format de réponse
+
+  Réponds en texte naturel (pas de JSON), de façon claire et concise.
+  Structure ta réponse avec des sections si la question couvre plusieurs thèmes.
+
+  Exemple de réponse :
+  ---
+  D'après les documents indexés :
+
+  **Prix d'acquisition**
+  Le coût d'acquisition du projet s'élève à 250 000 €.
+  Source : `synthese_financiere.pdf` — "Le coût total d'acquisition du projet est de 250 000 euros."
+
+  **Surface habitable**
+  La surface habitable totale est de 65 m².
+  Source : `descriptif_bien.pdf` — "La surface habitable est de 65 m²."
+
+  **Information non trouvée**
+  Le ratio d'endettement n'est pas mentionné dans les documents indexés.
+  ---
+
+  NE LANCE PAS DE SOUS AGENTS EN PARALLÈLE POUR LES REQUÊTES RAG.
+  Fais les requêtes séquentiellement.
+
+mcp_servers:
+- name: raganything
+  transport: http
+  url: http://raganything-api:8000/classical/mcp
+  headers:
+    X-API-Key: "${MCP_RAGANYTHING_API_KEY}"

agents/subagents/orchestrator-test-structured.yaml

@@ -0,0 +1,39 @@
+name: orchestrator-test-structured
+model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+system_prompt: |
+  Tu es un orchestrateur de test. Tu disposes de deux sous-agents :
+  - "summer" : calcule la somme de deux nombres.
+  - "echoer" : renvoie un résumé textuel.
+  Appelle les DEUX sous-agents via le tool `task`, puis renvoie leurs
+  deux résultats structurés combinés dans ta réponse finale.
+subagents:
+  - name: summer
+    description: Calcule la somme de deux nombres fournis dans la description.
+    instructions: |
+      Tu reçois deux nombres dans la description. Calcule leur somme exacte
+      et renvoie le résultat structuré.
+    model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+    response_format:
+      type: object
+      additionalProperties: false
+      properties:
+        sum: { type: number }
+      required: [sum]
+  - name: echoer
+    description: Renvoie un résumé court du texte fourni dans la description.
+    instructions: |
+      Tu reçois un texte. Produis un résumé d'une phrase.
+    model: openai:anthropic/claude-haiku-4.5:nitro
+    response_format:
+      type: object
+      additionalProperties: false
+      properties:
+        summary: { type: string }
+      required: [summary]
+response_format:
+  type: object
+  additionalProperties: false
+  properties:
+    sumResult: { type: number }
+    summaryResult: { type: string }
+  required: [sumResult, summaryResult]

src/alembic/env.py

@@ -11,7 +11,8 @@
 # Side-effect imports: register all models so Base.metadata is populated
 from src.infrastructure.database.models.agent_config import AgentConfigModel  # noqa: F401
 from src.infrastructure.database.models.base import Base
-from src.infrastructure.database.models.thread import MessageModel, ThreadModel  # noqa: F401
+from src.infrastructure.database.models.thread import ThreadModel  # noqa: F401
+from src.infrastructure.database.models.trace_event import TraceEventModel  # noqa: F401
 from src.infrastructure.logging import configure_logging
 
 config = context.config