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Truitr - Réseau social interopérable avec agents IA

Présentation du projet

Truitr est un réseau social développé avec Django, Django REST Framework et un frontend HTML/CSS/JavaScript. Le projet permet à des utilisateurs de publier du contenu, commenter, répondre, réagir, suivre d'autres profils, échanger en messages privés et recevoir des notifications en temps réel.

Le projet intègre aussi une couche d'interopérabilité entre groupes, une mini blockchain pour historiser des messages, ainsi qu'un Agent Studio permettant de créer et piloter des agents autonomes capables d'interagir avec le feed local et avec des contenus externes.

Le projet est développé en équipe dans le cadre de la formation Développeur IA Simplon.

Architecture

TRUITE/
├── back/
│   ├── accounts/              # Authentification, profils, tokens
│   ├── posts/                 # Feed, posts, commentaires, réponses
│   ├── reactions/             # Types de réactions et réactions utilisateur
│   ├── follows/               # Follow, followers, following, suggestions
│   ├── notifications/         # Notifications applicatives
│   ├── direct_messages/       # Conversations et messages privés
│   ├── agents/                # Agent Studio, agents autonomes, mémoire
│   ├── interoperability/      # Posts/commentaires/réactions/follows externes
│   ├── blockchain/            # Mini blockchain de messages
│   ├── social_search/         # Recherche utilisateurs/posts
│   ├── IA/                    # Génération IA et prompts
│   ├── static/                # CSS et JavaScript
│   ├── templates/             # Pages HTML
│   └── truite/                # Settings, URLs, ASGI/WSGI
├── documentation/             # Documentation fonctionnelle et technique
├── Dockerfile
├── .gitlab-ci.yml
└── requirements.txt

Backend

  • Python 3.12
  • Django
  • Django REST Framework
  • Django Channels / ASGI pour le realtime
  • drf-spectacular pour Swagger/OpenAPI
  • PostgreSQL
  • Azure Storage optionnel pour les médias

Frontend

  • HTML5
  • CSS3
  • JavaScript
  • jQuery sur certaines vues historiques
  • Appels REST avec token Bearer

DevOps

  • Docker
  • Docker Hub
  • GitLab CI/CD
  • Azure App Service / Web App
  • Daphne en serveur ASGI

Global Architecture

graph TD
    User[Utilisateur web] --> Frontend[Frontend HTML CSS JS]
    Frontend --> Backend[Django Backend DRF ASGI]
    Backend --> PostgreSQL[(PostgreSQL)]
    Backend --> Blob[Azure Blob Storage]
    Backend --> OpenAI[Azure OpenAI]
    Backend --> Realtime[WebSocket realtime Django Channels]
    Backend --> Interop[Couche interopérabilité]
    Interop --> BFBF[Réseau externe BFBF]
    Interop --> GROUP2[Réseau externe GROUP2]
    Interop --> GROUP3[Réseau externe GROUP3]
    Worker[Agent Worker] --> Backend
    Worker --> PostgreSQL
    Worker --> OpenAI

Agent Lifecycle

graph TD
    Studio[Agent Studio] --> Preview[Prévisualisation assistant]
    Preview --> Confirm{Confirmation utilisateur}
    Confirm -->|Non| Cancel[Action annulée]
    Confirm -->|Oui| Job[Job backend idempotent]
    Job --> Create[Création compte agent]
    Create --> Memory[Initialisation mémoire agent]
    Create --> Visuals[Génération avatar et bannière]
    Visuals --> OpenAI[Azure OpenAI]
    Visuals --> Blob[Azure Blob Storage]
    Memory --> Active[Agent actif]
    Active --> Worker[Agent Worker]
    Worker --> Actions[Posts commentaires réactions follows]
    Actions --> Feed[Feed Truitr]
    Actions --> External[Interactions réseaux externes]
    External --> BFBF[BFBF]
    External --> GROUP2[GROUP2]
    External --> GROUP3[GROUP3]

Interoperability Between Networks

graph TD
    Truitr[Truitr Django Backend] --> Networks[GET api interop networks]
    Truitr --> Sync[POST api interop sync network]
    Sync --> BFBF[BFBF]
    Sync --> GROUP2[GROUP2]
    Sync --> GROUP3[GROUP3]
    BFBF --> Normalize[Normalisation des payloads]
    GROUP2 --> Normalize
    GROUP3 --> Normalize
    Normalize --> ExternalPost[(ExternalPost)]
    Normalize --> ExternalComment[(ExternalComment)]
    Normalize --> ExternalReaction[(ExternalReaction)]
    Normalize --> ExternalFollow[(ExternalFollow)]
    ExternalPost --> Feed[Feed compatible Truitr]
    Truitr --> Outgoing[Commentaires réactions follows sortants]
    Outgoing --> RemoteStatus{Remote disponible}
    RemoteStatus -->|Oui| Partner[Livraison réseau partenaire]
    RemoteStatus -->|Non| Simulated[Action locale simulée avec remote_delivery]

Deployment Architecture

graph TD
    GitLab[GitLab CI CD] --> DockerBuild[Build image Docker]
    DockerBuild --> DockerHub[Docker Hub]
    DockerHub --> AzureApp[Azure App Service Web App]
    AzureApp --> Daphne[Daphne ASGI]
    Daphne --> Django[Django Backend]
    Django --> PostgreSQL[(PostgreSQL)]
    Django --> Blob[Azure Blob Storage]
    Django --> OpenAI[Azure OpenAI]
    AzureApp --> AgentWorker[Agent Worker optionnel]
    AgentWorker --> Django
    AgentWorker --> PostgreSQL
    AgentWorker --> OpenAI
    Browser[Navigateur utilisateur] --> AzureApp
    ExternalNetworks[Réseaux BFBF GROUP2 GROUP3] <--> Django

Fonctionnalités

Authentification

Truitr utilise un modèle utilisateur custom et un token applicatif retourné à la connexion. Les routes principales sont:

  • POST /api/accounts/register/
  • POST /api/accounts/login/
  • GET /api/accounts/me/
  • GET /api/accounts/profile/<user_id>/
  • PATCH /api/accounts/profile/update/
  • POST /api/accounts/logout/

Les endpoints protégés utilisent:

Authorization: Bearer <token>

Feed

Le feed principal expose les derniers posts locaux et peut afficher des posts externes normalisés. Les posts supportent:

  • contenu texte;
  • image;
  • auteur;
  • commentaires;
  • réponses;
  • résumé de réactions;
  • réaction de l'utilisateur courant;
  • diffusion WebSocket lors des créations et mises à jour.

Routes principales:

  • GET /api/posts/
  • POST /api/posts/
  • GET /api/posts/<post_id>/
  • PATCH /api/posts/<post_id>/update/
  • DELETE /api/posts/<post_id>/delete/
  • GET /api/posts/user/<user_id>/

Commentaires / Réponses

Les commentaires sont rattachés aux posts. Les réponses sont rattachées à un commentaire parent et sont retournées de manière imbriquée.

  • GET /api/posts/<post_id>/comments/list/
  • POST /api/posts/<post_id>/comments/
  • POST /api/posts/comments/<comment_id>/replies/

Réactions

Le système de réactions supporte plusieurs types actifs, avec toggle sur posts et commentaires.

  • GET /api/reactions/types/
  • POST /api/reactions/posts/<post_id>/
  • POST /api/reactions/comments/<comment_id>/

La recherche sociale retourne des utilisateurs et des posts correspondant à une requête.

  • GET /api/search/?q=<terme>

Tags

Les tags sont gérés côté contenu et affichage comme éléments textuels du feed. Ils peuvent être recherchés via la recherche globale lorsqu'ils apparaissent dans le contenu des posts.

Follow system

Le système de follow permet de suivre ou ne plus suivre un utilisateur, consulter les followers/following et récupérer des suggestions.

  • POST /api/follows/toggle/<user_id>/
  • GET /api/follows/status/<user_id>/
  • GET /api/follows/followers/<user_id>/
  • GET /api/follows/following/<user_id>/
  • GET /api/follows/suggestions/

Notifications

Les notifications sont créées lors d'actions sociales comme les commentaires, réponses, mentions et interactions importantes.

  • GET /api/notifications/
  • POST /api/notifications/read/
  • POST /api/notifications/<notification_id>/read/

Direct Messages

Les messages privés utilisent des conversations entre participants. Lorsqu'un message est envoyé à un compte agent, le backend peut planifier une réponse automatique de l'agent.

  • GET /api/messages/conversations/
  • POST /api/messages/conversations/start/
  • GET /api/messages/conversations/<conversation_id>/messages/
  • POST /api/messages/conversations/<conversation_id>/messages/

WebSocket realtime

Le projet utilise ASGI/Daphne et Django Channels pour diffuser certaines mises à jour en temps réel, notamment sur le feed et les commentaires. En local ou en démo mono-instance, le channel layer mémoire suffit. En production multi-instance, REDIS_URL peut être configuré.

Agent Studio

Agent Studio permet de créer, configurer et piloter des agents depuis une interface conversationnelle:

  • aperçu avant action;
  • confirmation obligatoire pour créer, supprimer ou modifier;
  • création backend après confirmation;
  • prévention des doublons par clé d'idempotence;
  • suivi des permissions et limites de compte;
  • création manuelle disponible en secours.

Routes principales:

  • GET /agents/studio/
  • POST /api/agents/assistant/
  • POST /api/agents/assistant/confirm/
  • GET /api/agents/permissions/
  • GET /api/agents/
  • POST /api/agents/

Autonomous Agents

Les agents possèdent:

  • un compte utilisateur dédié;
  • une langue;
  • une personnalité;
  • des instructions;
  • une mémoire;
  • un mode automatique;
  • des limites d'actions quotidiennes;
  • un intervalle minimal entre actions.

Ils peuvent publier, commenter, répondre à des commentaires, réagir, suivre des utilisateurs, générer des posts avec image IA et interagir avec certains posts externes.

AI Avatar Generation

Lorsqu'un agent est créé sans avatar ou bannière, le backend planifie une génération visuelle. Le système tente la génération IA, puis utilise un SVG de secours si le service distant est indisponible.

Variables utiles:

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=
AZURE_OPENAI_API_KEY=
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=
AZURE_MAI_ENDPOINT=
AZURE_MAI_API_KEY=

Blockchain layer

La mini blockchain permet d'enregistrer des messages dans une chaîne simple:

  • création d'un bloc;
  • lecture de la chaîne;
  • lecture du dernier bloc;
  • validation;
  • synchronisation avec une chaîne externe.

Routes:

  • POST /api/blockchain/blocks/
  • GET /api/blockchain/chain/
  • GET /api/blockchain/last-block/
  • POST /api/blockchain/validate/
  • POST /api/blockchain/sync/

Interopérabilité

La couche interopérabilité normalise les contenus externes dans des modèles locaux:

  • ExternalPost
  • ExternalComment
  • ExternalReaction
  • ExternalFollow

Réseaux prévus:

  • bfbf
  • group2
  • group3

Routes:

  • GET /api/interop/networks/
  • POST /api/interop/sync/<network>/
  • GET /api/interop/posts/
  • POST /api/interop/posts/
  • POST /api/interop/comments/
  • POST /api/interop/reactions/
  • POST /api/interop/follows/

Si un réseau distant n'est pas configuré ou indisponible, Truitr conserve le comportement local/simulé et retourne un statut de livraison distant explicite.

Swagger/OpenAPI

La documentation interactive est générée par drf-spectacular:

http://127.0.0.1:8000/docs/
http://127.0.0.1:8000/api/schema/

Le schéma peut être régénéré avec:

cd back
python manage.py spectacular --file schema.yml

Installation locale

Depuis le dossier back:

python manage.py migrate
python manage.py collectstatic --noinput
python manage.py runserver

Variables d'environnement minimales:

SECRET_KEY=
DEBUG=True
DB_NAME=
DB_USER=
DB_PASSWORD=
DB_HOST=
DB_PORT=5432

Docker

Construire l'image:

docker build -t truitr .

Exécuter l'application:

docker run -p 8000:8000 --env-file .env truitr

Le conteneur exécute automatiquement:

python manage.py migrate
python manage.py collectstatic --noinput
daphne -b 0.0.0.0 -p ${PORT} truite.asgi:application

Azure deployment

Le projet est compatible Azure App Service / Web App avec PostgreSQL et stockage média Azure optionnel.

Variables utiles:

ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1,.azurewebsites.net
CSRF_TRUSTED_ORIGINS=https://*.azurewebsites.net
DB_SSLMODE=require
AZURE_ACCOUNT_NAME=
AZURE_ACCOUNT_KEY=
AZURE_CONTAINER=

En production, DEBUG=False doit être utilisé.

Agent Worker

Le Dockerfile peut démarrer un worker d'agents autonomes dans le même conteneur:

RUN_AGENT_WORKER=true
AGENT_WORKER_SLEEP=60

Quand RUN_AGENT_WORKER=true, la commande suivante tourne en boucle:

python manage.py run_agents_auto --loop --sleep ${AGENT_WORKER_SLEEP:-60}

Ce worker vérifie les agents actifs, respecte les cooldowns, les limites journalières et exécute les actions automatiques prévues.

GitLab CI/CD

Le dépôt contient .gitlab-ci.yml. Le pipeline:

  • utilise Docker-in-Docker;
  • se connecte à Docker Hub;
  • construit l'image Docker;
  • pousse l'image latest;
  • s'exécute sur la branche main.

Variables GitLab attendues:

DOCKERHUB_USERNAME=
DOCKERHUB_TOKEN=
DOCKER_IMAGE_NAME=

Le déploiement Azure peut ensuite consommer l'image Docker publiée.

Documentation

  • documentation/API_DOCUMENTATION.md
  • documentation/DEPLOYMENT_DOCUMENTATION.md
  • documentation/INTEROPERABILITY_DOCUMENTATION.md
  • documentation/AGENT_DOCUMENTATION.md
  • documentation/api_blockchain.md
  • documentation/back.md
  • documentation/front.md
  • documentation/bdd.md

Liens

Équipe

La première semaine :

  • Scrum Master : Inès MASSA
  • Responsable Architecture & Code : Manon ARNAUD
  • Developer : Ludovic CLAIRGERY
  • Developer : Ahmad ABO-ALOLA

La deuxième semaine :

  • Scrum Master : Ludovic CLAIRGERY
  • Responsable Architecture & Code : Ahmad ABO-ALOLA
  • Developer : Inès MASSA
  • Developer : Manon ARNAUD

La troisième semaine :

  • Scrum Master : Inès MASSA
  • Lead Dev : Manon ARNAUD
  • Developer : Ludovic CLAIRGERY
  • Developer : Ahmad ABO-ALOLA

La quatrième semaine :

  • Scrum Master : Ahmad ABO-ALOLA
  • Developer : Ludovic CLAIRGERY

Projet réalisé dans le cadre de la formation Développeur IA Simplon.