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Dans ce tutoriel, nous allons bâtir ensemble un petit "agent IA" capable d'enchaîner plusieurs compétences (résumé, traduction, classification, recommandation) en utilisant le service de relais 3折 de HolySheep. Concrètement, "3折" signifie 30% du tarif officiel : vous payez seulement 0,30 € quand un éditeur facture 1 €. Pour un appel direct à OpenAI ou Anthropic, le rapport est identique. Tout se fait avec la même base d'URL https://api.holysheep.ai/v1 — il suffit de changer la clé d'API et le tour est joué.
1. Prérequis : ce qu'il vous faut avant de commencer
- Un ordinateur (Windows, macOS ou Linux) avec Python 3.10+ installé. Téléchargez Python depuis python.org si besoin.
- Un éditeur de texte : VS Code (gratuit), Sublime, ou même le Bloc-notes.
- Un terminal : PowerShell sur Windows, Terminal sur macOS/Linux.
- Un compte HolySheep AI (5 minutes pour le créer).
- Une connexion internet stable.
Capture d'écran à prévoir : la page d'accueil de python.org avec le bouton "Download".
2. Créer sa clé API en 90 secondes
Une fois connecté à votre tableau de bord HolySheep :
- Dans le menu de gauche, cliquez sur "API Keys".
- Cliquez sur le bouton vert "Generate New Key".
- Nommez-la "agent-test" (ou ce que vous voulez).
- Copiez la chaîne qui commence par
sk-. - Collez-la dans un fichier texte sécurisé sur votre ordinateur.
Capture d'écran à prévoir : le menu latéral avec "API Keys" surligné, puis la modale affichant la clé générée.
Cette clé est comme un mot de passe : ne la partagez jamais sur un forum, un dépôt GitHub public ou une capture d'écran. Si elle fuit, révoquez-la immédiatement depuis le tableau de bord.
3. Installation des dépendances
Ouvrez votre terminal et tapez la commande suivante :
pip install requests
C'est tout. La librairie requests est le seul outil dont nous avons besoin pour ce tutoriel. Si vous utilisez VS Code, ouvrez un terminal intégré avec le raccourci Ctrl+ sur macOS). (ou Cmd+
4. Premier test : un simple "Bonjour"
Avant de construire l'agent complet, vérifions que la connexion fonctionne. Créez un fichier test.py et collez ce code :
# test.py — Premier appel API via le relais HolySheep
import requests
url = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Dis bonjour en français en une seule phrase."}
]
}
reponse = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
print("Statut HTTP :", reponse.status_code)
print("Réponse :", reponse.json()["choices"][0]["message"]["content"])
Lancez le script avec python test.py. Si vous voyez s'afficher Statut HTTP : 200 suivi d'une phrase de salutation, tout est prêt. Sinon, consultez la section "Erreurs courantes" en bas de l'article.
Capture d'écran à prévoir : le terminal affichant le statut 200 et la réponse du modèle.
5. Le workflow agent-skills : 4 étapes enchaînées
Notre agent va traiter un article en 4 étapes successives :
- Skill Résumé — produire un résumé en 3 lignes maximum.
- Skill Traduction — traduire ce résumé en anglais.
- Skill Classification — attribuer une catégorie (tech, business ou autre).
- Skill Recommandation — suggérer 3 actions concrètes.
Chaque skill utilise un modèle différent pour montrer la flexibilité du relais. Voici le code complet, prêt à copier :
# agent_skills.py — Workflow agent-skills via HolySheep (relais 3折)
import requests, json, os
API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
def appeler_modele(modele, prompt_systeme, prompt_utilisateur, temperature=0.4):
"""Fonction générique pour interroger n'importe quel modèle via le relais."""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": modele,
"messages": [
{"role": "system", "content": prompt_systeme},
{"role": "user", "content": prompt_utilisateur}
],
"temperature": temperature
}
r = requests.post(BASE, headers=headers, json=data, timeout=45)
r.raise_for_status()
return r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
--- TEXTE SOURCE (remplacez par le vôtre) ---
article = """
L'intelligence artificielle générative transforme en profondeur le marketing digital.
Les entreprises adoptent massivement des chatbots, des générateurs d'images et des outils
d'analyse prédictive. Les coûts diminuent et l'accès se démocratise grâce aux relais
tiers qui facturent 30% du tarif officiel.
"""
--- SKILL 1 : RÉSUMÉ (GPT-4.1) ---
resume = appeler_modele(