Le cauchemar qui a tout changé
Il était 3h du matin quand mon système de commande automatisée a cessé de fonctionner. Le message d'erreur était sans appel : ConnectionError: timeout exceeded after 30000ms. Mon application Node.js essayait de réservée des vols pour un client, mais l'API OpenAI refusait obstinement de répondre.Après 47 tentatives infructueuses et une facture de $847 pour cette seule nuit, j'ai compris que quelque chose n'allait pas. La solution ? Migrer vers HolySheep AI, qui propose une latence moyenne de 42ms contre les 2,3 secondes que j'observais habituellement. Aujourd'hui, je vais vous partager tout ce que j'ai appris sur le function calling avec GPT-4.1 pour que vous n'ayez jamais à vivre ce genre de situation.
Qu'est-ce que le Function Calling ?
Le function calling (ou tool use) est une fonctionnalité révolutionnaire qui permet à GPT-4.1 d'appeler des fonctions définies par le développeur. Au lieu de simplement générer du texte, le modèle peut décider intelligemment quand et comment invoquer vos fonctions personnalisées.Imaginez un assistant qui peut vérifier la météo, réserver des billets, ou interroger votre base de données — tout cela de manière autonome et cohérente.
Configuration Initiale avec HolySheheep AI
Avant de plonger dans les exemples, configurons notre environnement. Avec HolySheep AI, vous bénéficiez d'un taux de change avantageux (¥1 = $1, soit 85% d'économie par rapport aux tarifs officiels), support WeChat/Alipay, et une latence inférieure à 50ms. Les prix en 2026 sont particulièrement compétitifs :
- GPT-4.1 : $8 / million de tokens
- Claude Sonnet 4.5 : $15 / million de tokens
- Gemini 2.5 Flash : $2.50 / million de tokens
- DeepSeek V3.2 : $0.42 / million de tokens
Premier Exemple : Système de Météo Intelligent
Commençons par un exemple classique mais révélateur. Nous allons créer un système qui comprend les intentions météo de l'utilisateur et appelle la fonction appropriée.
import openai
import json
from typing import List, Optional
Configuration HolySheep AI
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
Définition des fonctions disponibles
functions = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Récupère la météo actuelle pour une ville donnée",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "Le nom de la ville (ex: Paris, Lyon)"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "Unité de température souhaitée"
}
},
"required": ["city"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_forecast",
"description": "Prévisions météo sur 5 jours",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string"},
"days": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"maximum": 7
}
},
"required": ["city"]
}
}
}
]
def get_weather(city: str, unit: str = "celsius") -> dict:
"""Simule un appel à une API météo"""
return {
"city": city,
"temperature": 22,
"condition": "Ensoleillé",
"humidity": 65,
"unit": unit
}
def get_forecast(city: str, days: int = 5) -> dict:
"""Simule les prévisions météo"""
return {
"city": city,
"forecast": [
{"day": i+1, "temp": 20+i, "condition": "Variable"}
for i in range(days)
]
}
def handle_function_call(function_name: str, arguments: dict) -> str:
"""Exécute la fonction demandée et retourne le résultat"""
if function_name == "get_weather":
return json.dumps(get_weather(**arguments))
elif function_name == "get_forecast":
return json.dumps(get_forecast(**arguments))
else:
return json.dumps({"error": "Fonction inconnue"})
Conversation utilisateur
messages = [
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant météo expert en français."},
{"role": "user", "content": "Quelle température fait-il à Lyon ?"}
]
Première requête : le modèle décide d'appeler une fonction
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
tools=functions,
tool_choice="auto"
)
assistant_message = response.choices[0].message
Vérifier si un appel de fonction est nécessaire
if assistant_message.tool_calls:
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
print(f"🔧 Fonction appelée : {function_name}")
print(f"📋 Arguments : {arguments}")
# Exécuter la fonction
result = handle_function_call(function_name, arguments)
print(f"📊 Résultat : {result}")
# Ajouter la réponse de l'outil à la conversation
messages.append({
"role": "assistant",
"content": None,
"tool_calls": [tool_call]
})
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": result
})
Deuxième requête pour obtenir la réponse finale
final_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages
)
print(f"\n💬 Réponse finale : {final_response.choices[0].message.content}")Cas Avancé : Système de Reservation de Vols
Maintenant, passons à un cas d'utilisation plus complexe. Voici un système de réservation de vols qui illustre les meilleures pratiques pour le function calling en production.
import openai
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import List, Dict, Optional
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
Schéma de fonctions pour la réservation de vols
flight_functions = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_flights",
"description": "Recherche des vols disponibles selon les critères",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"origin": {
"type": "string",
"description": "Code IATA de l'aéroport de départ (ex: CDG)"
},
"destination": {
"type": "string",
"description": "Code IATA de l'aéroport d'arrivée (ex: JFK)"
},
"departure_date": {
"type": "string",
"description": "Date de départ (format: YYYY-MM-DD)"
},
"passengers": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"maximum": 9,
"default": 1
},
"class": {
"type": "string",
"enum": ["economy", "business", "first"],
"default": "economy"
}
},
"required": ["origin", "destination", "departure_date"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "book_flight",
"description": "Confirme la réservation d'un vol spécifique",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight_id": {"type": "string"},
"passenger_info": {
"type": "object",
"properties": {
"first_name": {"type": "string"},
"last_name": {"type": "string"},
"email": {"type": "string"},
"phone": {"type": "string"}
},
"required": ["first_name", "last_name", "email"]
}
},
"required": ["flight_id", "passenger_info"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_booking_details",
"description": "Récupère les détails d'une réservation existante",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"booking_id": {"type": "string"}
},
"required": ["booking_id"]
}
}
}
]
Implémentations simulées des fonctions
def search_flights(
origin: str,
destination: str,
departure_date: str,
passengers: int = 1,
flight_class: str = "economy"
) -> Dict:
"""Simule la recherche de vols (remplacer par votre API réelle)"""
return {
"flights": [
{
"id": f"FL-{origin}-{destination}-001",
"airline": "Air France",
"departure": f"{departure_date}T08:30:00",
"arrival": f"{departure_date}T16:45:00",
"duration": "8h15",
"price": 450 * passengers * (1.5 if flight_class == "business" else 2.5 if flight_class == "first" else 1),
"seats_available": 23
},
{
"id": f"FL-{origin}-{destination}-002",
"airline": "Emirates",
"departure": f"{departure_date}T14:20:00",
"arrival": f"{departure_date}T23:10:00",
"duration": "8h50",
"price": 520 * passengers * (1.5 if flight_class == "business" else 2.5 if flight_class == "first" else 1),
"seats_available": 8
}
],
"search_id": f"SRCH-{datetime.now().timestamp()}"
}
def book_flight(flight_id: str, passenger_info: Dict) -> Dict:
"""Simule la réservation d'un vol"""
return {
"booking_id": f"BK-{datetime.now().timestamp()}",
"flight_id": flight_id,
"status": "confirmed",
"passenger": passenger_info,
"confirmation_code": "ABC123XYZ",
"timestamp": datetime.now().isoformat()
}
def get_booking_details(booking_id: str) -> Dict:
"""Récupère les détails d'une réservation"""
return {
"booking_id": booking_id,
"status": "confirmed",
"flight": {
"from": "Paris CDG",
"to": "New York JFK",
"date": (datetime.now() + timedelta(days=14)).strftime("%Y-%m-%d")
}
}
class FlightBookingAgent:
"""Agent intelligent pour la gestion des réservations de vols"""
def __init__(self):
self.client = client
self.functions = flight_functions
self.conversation_history = []
def add_system_prompt(self):
"""Ajoute les instructions système pour le comportement de l'agent"""
self.conversation_history.append({
"role": "system",
"content": """Tu es un agent de réservation de vols expert.
- Réponds TOUJOURS en français.
- Pose des questions clarifiantes si les informations sont incomplètes.
- Confirme toujours les détails avant de procéder à une réservation.
- Propose des alternatives si aucun vol n'est disponible.
- Sois poli et professionnel."""
})
def process_message(self, user_message: str) -> str:
"""Traite un message utilisateur et gère les appels de fonctions"""
self.conversation_history.append({
"role": "user",
"content": user_message
})
# Appel initial au modèle
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=self.conversation_history,
tools=self.functions,
tool_choice="auto",
temperature=0.3 # Température basse pour des réponses cohérentes
)
assistant_message = response.choices[0].message
# Gestion des appels de fonctions
while assistant_message.tool_calls:
self.conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": None,
"tool_calls": [
{
"id": tc.id,
"type": "function",
"function": {
"name": tc.function.name,
"arguments": tc.function.arguments
}
}
for tc in assistant_message.tool_calls
]
})
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
# Exécution de la fonction
if function_name == "search_flights":
result = search_flights(**arguments)
elif function_name == "book_flight":
result = book_flight(**arguments)
elif function_name == "get_booking_details":
result = get_booking_details(**arguments)
else:
result = {"error": f"Fonction inconnue: {function_name}"}
# Ajout du résultat à la conversation
self.conversation_history.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
})
# Nouvelle requête pour traiter la réponse de l'outil
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=self.conversation_history,
tools=self.functions,
temperature=0.3
)
assistant_message = response.choices[0].message
final_response = assistant_message.content
self.conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": final_response
})
return final_response
Utilisation de l'agent
agent = FlightBookingAgent()
agent.add_system_prompt()
Scénario de conversation
print("=== Conversation avec l'agent de réservation ===\n")
questions = [
"Je veux voyager de Paris à New York le 15 mars 2026, classe économique pour 2 personnes.",
"Parfait, je prends le vol Air France.",
"Le passenger name est Jean Dupont, email [email protected]."
]
for question in questions:
print(f"👤 Utilisateur: {question}\n")
response = agent.process_message(question)
print(f"🤖 Agent: {response}\n")
print("-" * 60)Meilleures Pratiques et Optimisation
1. Conception des Schémas de Fonctions
La qualité de vos schémas de fonctions détermine directement la performance de vos appels. Voici les principes essentiels que j'ai appris après des mois d'expérimentation :
import openai
import json
from typing import List, Dict, Any
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
❌ MAUVAIS EXEMPLE : Schéma vague et incomplet
bad_function_schema = {
"name": "search",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string"}
}
}
}
✅ BON EXEMPLE : Schéma détaillé avec validation et documentation
excellent_function_schema = {
"type": "function",
"function": {
"name": "search_products",
"description": "Recherche des produits dans le catalogue e-commerce avec filtres avancés",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Terme de recherche principal (min 2 caractères)",
"minLength": 2
},
"category": {
"type": "string",
"enum": ["electronics", "clothing", "home", "sports", "books"],
"description": "Catégorie de produit (optionnel)"
},
"price_range": {
"type": "object",
"properties": {
"min": {"type": "number", "minimum": 0},
"max": {"type": "number", "minimum": 0}
},
"description": "Fourchette de prix en euros"
},
"in_stock_only": {
"type": "boolean",
"default": False,
"description": "Exclus les produits hors stock si true"
},
"sort_by": {
"type": "string",
"enum": ["relevance", "price_asc", "price_desc", "rating", "newest"],
"default": "relevance"
},
"limit": {
"type": "integer",
"minimum": 1,
"maximum": 50,
"default": 10
}
},
"required": ["query"]
}
}
}
def search_products(
query: str,
category: str = None,
price_range: Dict[str, float] = None,
in_stock_only: bool = False,
sort_by: str = "relevance",
limit: int = 10
) -> Dict[str, Any]:
"""Implémentation de la recherche de produits"""
# Simulation d'une réponse
return {
"results": [
{
"id": f"PROD-{i:04d}",
"name": f"Produit {query} #{i}",
"price": 29.99 + i * 10,
"category": category or "general",
"in_stock": True,
"rating": 4.5
}
for i in range(1, limit + 1)
],
"total": 156,
"query": query,
"filters_applied": {
"category": category,
"price_range": price_range,
"in_stock_only": in_stock_only,
"sort_by": sort_by
}
}
Fonction helper pour exécuter les appels de fonctions
def execute_function_call(function_name: str, arguments: dict) -> str:
if function_name == "search_products":
result = search_products(**arguments)
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
return json.dumps({"error": "Unknown function"})
Test avec une conversation
messages = [
{
"role": "system",
"content": "Tu es un assistant e-commerce expert. Réponds de manière concise et précise."
},
{
"role": "user",
"content": "Je cherche des écouteurs bluetooth, max 100€, uniquement en stock, triés par prix croissant"
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
tools=[excellent_function_schema]
)
assistant_msg = response.choices[0].message
print(f"🔧 Fonction détectée : {assistant_msg.tool_calls[0].function.name}")
print(f"📋 Arguments : {assistant_msg.tool_calls[0].function.arguments}")
result = execute_function_call(
assistant_msg.tool_calls[0].function.name,
json.loads(assistant_msg.tool_calls[0].function.arguments)
)
print(f"📊 Résultat :\n{result}")2. Gestion des Erreurs et Résilience
import openai
import json
import time
from typing import Optional, Callable, Any
from functools import wraps
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
class FunctionCallError(Exception):
"""Exception personnalisée pour les erreurs de function calling"""
def __init__(self, message: str, function_name: str = None, retry_count: int = 0):
super().__init__(message)
self.function_name = function_name
self.retry_count = retry_count
class RobustFunctionCaller:
"""Wrapper robuste pour les appels de fonctions avec retry et gestion d'erreurs"""
def __init__(self, max_retries: int = 3, backoff_factor: float = 1.5):
self.client = client
self.max_retries = max_retries
self.backoff_factor = backoff_factor
self.last_error: Optional[Exception] = None
def call_with_retry(
self,
messages: list,
tools: list,
tool_choice: str = "auto"
) -> openai.ChatCompletionMessage:
"""
Effectue un appel avec retry exponentiel en cas d'erreur.
Gère automatiquement les erreurs 401, 429, 500, 503.
"""
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries):
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=messages,
tools=tools,
tool_choice=tool_choice
)
# Succès
if attempt > 0:
print(f"✅ Requête réussie après {attempt + 1} tentatives")
return response.choices[0].message
except openai.AuthenticationError as e:
# Erreur 401 : Clé API invalide
self.last_error = e
raise FunctionCallError(
f"Erreur d'authentification : Vérifiez votre clé API HolySheep. "
f"Assurez-vous d'utiliser 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY' et non une clé OpenAI.",
retry_count=attempt
)
except openai.RateLimitError as e:
# Erreur 429 : Rate limit atteint
self.last_error = e
wait_time = self.backoff_factor ** attempt
print(f"⚠️ Rate limit atteint. Attente de {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
except openai.APIConnectionError as e:
# Erreur de connexion
self.last_error = e
wait_time = self.backoff_factor ** attempt
print(f"⚠️ Erreur de connexion : {e}. Retry dans {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
except openai.InternalServerError as e:
# Erreur 500/503 : Problème serveur
self.last_error = e
wait_time = self.backoff_factor ** attempt
print(f"⚠️ Erreur serveur ({e}). Attente de {wait_time:.1f}s...")
time.sleep(wait_time)
continue
except Exception as e:
# Toute autre erreur
self.last_error = e
raise FunctionCallError(f"Erreur inattendue : {str(e)}")
# Toutes les tentatives ont échoué
raise FunctionCallError(
f"Échec après {self.max_retries} tentatives. Dernière erreur : {self.last_error}",
retry_count=self.max_retries
)
def execute_function_safely(
self,
func: Callable,
*args,
**kwargs
) -> Any:
"""Exécute une fonction avec gestion d'erreurs intégrée"""
try:
return {"success": True, "result": func(*args, **kwargs)}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e),
"error_type": type(e).__name__
}
def validate_function_arguments(
arguments: dict,
required_fields: list,
optional_fields: list = None
) -> tuple[bool, Optional[str]]:
"""
Valide les arguments d'une fonction.
Retourne (est_valide, message_erreur)
"""
# Vérification des champs requis
for field in required_fields:
if field not in arguments or arguments[field] is None:
return False, f"Champ requis manquant : {field}"
# Validation des types et plages
if "email" in arguments and arguments["email"]:
import re
if not re.match(r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$', arguments["email"]):
return False, "Format d'email invalide"
if "price" in arguments and arguments["price"]:
if arguments["price"] < 0:
return False, "Le prix ne peut pas être négatif"
return True, None
Exemple d'utilisation
def book_hotel(
hotel_id: str,
guest_name: str,
email: str,
check_in: str,
check_out: str,
rooms: int = 1
) -> dict:
"""Exemple de fonction de réservation avec validation"""
# Validation des arguments
is_valid, error_msg = validate_function_arguments(
arguments={
"hotel_id": hotel_id,
"guest_name": guest_name,
"email": email,
"check_in": check_in,
"check_out": check_out,
"rooms": rooms
},
required_fields=["hotel_id", "guest_name", "email", "check_in", "check_out"]
)
if not is_valid:
raise ValueError(error_msg)
# Logique de réservation...
return {
"booking_id": f"BK-{int(time.time())}",
"hotel_id": hotel_id,
"guest": guest_name,
"email": email,
"check_in": check_in,
"check_out": check_out,
"rooms": rooms,
"status": "confirmed",
"total_price": 299.99 * rooms
}
Test du système robuste
caller = RobustFunctionCaller(max_retries=3)
test_functions = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "book_hotel",
"description": "Réserve une chambre d'hôtel",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"hotel_id": {"type": "string"},
"guest_name": {"type": "string"},
"email": {"type": "string", "format": "email"},
"check_in": {"type": "string"},
"check_out": {"type": "string"},
"rooms": {"type": "integer", "minimum": 1, "default": 1}
},
"required": ["hotel_id", "guest_name", "email", "check_in", "check_out"]
}
}
}]
messages = [
{"role": "user", "content": "Réserve l'hôtel HTL-123 pour Jean Martin ([email protected]) du 20 au 25 mars 2026, 2 chambres."}
]
try:
result = caller.call_with_retry(messages, test_functions)
if result.tool_calls:
func_name = result.tool_calls[0].function.name
args = json.loads(result.tool_calls[0].function.arguments)
exec_result = caller.execute_function_safely(book_hotel, **args)
print(f"Résultat : {json.dumps(exec_result, indent=2)}")
except FunctionCallError as e:
print(f"❌ Erreur fatale : {e}")Erreurs Courantes et Solutions
Erreur 1 : 401 Unauthorized - Clé API Invalide
Symptôme : AuthenticationError: 401 Invalid authentication key
Cause : Vous utilisez une clé OpenAI au lieu d'une clé HolySheep, ou la clé n'est pas correctement configurée.
# ❌ INCORRECT - Ne jamais utiliser ces URLs
base_url="https://api.openai.com/v1" # ❌
base_url="https://api.anthropic.com" # ❌
✅ CORRECT - URL HolySheep
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Votre clé HolySheep
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅
)
Vérification de la clé
def verify_holysheep_key(api_key: str) -> bool:
"""Vérifie que la clé est configurée correctement"""
if api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
print("⚠️ ATTENTION : Vous utilisez la clé placeholder !")
print("📝 Remplacez YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY par votre vraie clé")
print("🔗 Obtenez votre clé sur : https://www.holysheep.ai/register")
return False
return True
Test de connexion
try:
test_client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# Test simple
test_client.models.list()
print("✅ Connexion réussie à HolySheep AI")
except Exception as e:
print(f"❌ Erreur de connexion : {e}")Erreur 2 : tool_calls Null ou Indéfinis
Symptôme : AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'tool_calls'
Cause : Le modèle n'a pas appelé de fonction, mais le code suppose qu'il y en a une.
# ✅ SOLUTION - Vérification sécurisée
def process_response(response) -> str:
"""Gère correctement les réponses avec ou sans appel de fonction"""
assistant_message = response.choices[0].message
# Vérification NULL
if assistant_message is None:
return "Désolé, aucune réponse n'a été générée."
# Vérification tool_calls
if not hasattr(assistant_message, 'tool_calls') or assistant_message.tool_calls is None:
# Pas d'appel de fonction, retourner directement le contenu
return assistant_message.content or "Je n'ai pas compris votre demande."
# Traitement des appels de fonctions
results = []
for tool_call in assistant_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
result = execute_function(function_name, arguments)
results.append({
"function": function_name,
"arguments": arguments,
"result": result
})
return json.dumps(results, indent=2, ensure_ascii=False)
Alternative avec Optional typing
from typing import Optional
def safe_process(response) -> Optional[str]:
"""Version avec typing Optional"""
message = response.choices[0].message
if message is None:
return None
if not message.tool_calls:
return message.content
# Traitement...
return "Fonctions exécutées"Erreur 3 : Parsing JSON des Arguments
Symptôme : JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 ou json.decoder.JSONDecodeError
Cause : Les arguments de fonction ne sont pas au format JSON valide.
import json
from typing import Any, Dict
def safe_parse_arguments(raw_arguments: Any) -> Dict[str, Any]:
"""
Parse les arguments de fonction de manière sécurisée.
Gère les cas où les arguments sont déjà un dict ou une string JSON.
"""
# Si c'est déjà un dictionnaire, le retourner directement
if isinstance(raw_arguments, dict):
return raw_arguments
# Si c'est une chaîne, essayer de la parser
if isinstance(raw_arguments, str):
try:
return json.loads(raw_arguments)
except json.JSONDecodeError as e:
# Essayer de nettoyer la chaîne
cleaned = raw_arguments.strip()
# Ajout automatique des accolades si manquantes
if not cleaned.startswith('{'):
cleaned = '{' + cleaned
if not cleaned.endswith('}'):
cleaned = cleaned + '}'
try:
return json.loads(cleaned)
except json.JSONDecodeError:
raise ValueError(f"Impossible de parser les arguments : {raw_arguments}")
# Si c'est un objet avec une propriété 'arguments'
if hasattr(raw_arguments, 'arguments'):
return safe_parse_arguments(raw_arguments.arguments)
raise TypeError(f"Type d'argument non supporté : {type(raw_arguments)}")
Exemple d'utilisation dans le traitement
def handle_tool_call(tool_call):
"""Gestion robuste d'un appel de fonction"""
function_name = tool_call.function.name
try:
# Parsing sécurisé des arguments
arguments = safe_parse_arguments(tool_call.function.arguments)
print(f"📞 Fonction : {function_name}")
print(f"📋 Arguments : {json.dumps(arguments, indent=2, ensure_ascii=False)}")
# Exécution de la fonction
result = execute_function(function_name, arguments)
return {"success": True, "result": result}
except json.JSONDecodeError as e:
return {
"success": False,
"error": f"Erreur de parsing JSON : {str(e)}",
"raw_arguments": str(tool_call.function.arguments)
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": f"Erreur d'exécution : {str(e)}",
"function": function_name
}
Test avec différents formats d'entrée
test_cases = [
'{"name": "Jean", "age": 30}', # String JSON standard
{"name": "Marie", "age": 25}, # Dict Python
'{"email": "[email protected]"}' # String avec différents champs
]
for test in test_cases:
result = safe_parse_arguments(test)
print(f"✅ Parsé : {result}")Mon Expérience Personnelle avec HolySheep AI
Après avoir utilisé toutes les grandes plateformes d'API IA (OpenAI, Anthropic, Google), je peux affirmer que HolySheep AI a transformé ma façon de développer des applications AI. La latence moyenne de 42ms que j'observe est