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Co-authored-by: openhands <[email protected]>
All-Hands-AI · Oct 29, 2024 · e231776 · e231776
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commit e231776
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diff --git a/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/python/python.md b/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/python/python.md
@@ -1,3 +1,5 @@
+
+
 # Documentation Python
 
-Les documents apparaîtront ici après le déploiement.
+La documentation apparaîtra ici après le déploiement.
diff --git a/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md b/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md
@@ -1,53 +1,49 @@
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-sidebar_position: 7
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+# 📚 Divers
 
-# 📚 Divers {#misc}
+## ⭐️ Stratégie de recherche
 
-## ⭐️ Stratégie de Recherche {#research-strategy}
+La réplication complète d'applications de niveau production avec des LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie implique :
 
-La réalisation d'une réplication complète des applications de production avec les LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie implique :
+1. **Recherche technique fondamentale :** Se concentrer sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion de code
+2. **Capacités spécialisées :** Améliorer l'efficacité des composants de base grâce à la curation de données, aux méthodes d'entraînement, etc.
+3. **Planification des tâches :** Développer des capacités de détection de bugs, de gestion de base de code et d'optimisation
+4. **Évaluation :** Établir des métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos modèles
 
-1. **Recherche Technique de Base :** Se concentrer sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion de code.
-2. **Compétences Spécialisées :** Améliorer l'efficacité des composants de base grâce à la curation des données, aux méthodes de formation, et plus encore.
-3. **Planification des Tâches :** Développer des capacités pour la détection de bogues, la gestion du code source et l'optimisation.
-4. **Évaluation :** Établir des métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos modèles.
+## 🚧 Agent par défaut
 
-## 🚧 Agent Par Défaut {#default-agent}
+Notre Agent par défaut est actuellement le [CodeActAgent](agents), qui est capable de générer du code et de gérer des fichiers.
 
-- Notre agent par défaut est actuellement le CodeActAgent, capable de générer du code et de gérer des fichiers. Nous travaillons sur d'autres implémentations d'agents, y compris [SWE Agent](https://swe-agent.com/). Vous pouvez [lire à propos de notre ensemble actuel d'agents ici](./agents).
+## 🤝 Comment contribuer
 
-## 🤝 Comment Contribuer {#how-to-contribute}
+OpenHands est un projet communautaire et nous accueillons les contributions de tous. Que vous soyez développeur, chercheur ou simplement enthousiaste à l'idée de faire progresser le domaine de l'ingénierie logicielle avec l'IA, il existe de nombreuses façons de s'impliquer :
 
-OpenHands est un projet communautaire, et nous accueillons les contributions de tout le monde. Que vous soyez développeur, chercheur, ou simplement enthousiaste à l'idée de faire progresser le domaine de l'ingénierie logicielle avec l'IA, il existe de nombreuses façons de vous impliquer :
-
-- **Contributions de Code :** Aidez-nous à développer les fonctionnalités de base, l'interface frontend ou les solutions de sandboxing.
-- **Recherche et Évaluation :** Contribuez à notre compréhension des LLM en ingénierie logicielle, participez à l'évaluation des modèles ou suggérez des améliorations.
-- **Retour d'Information et Tests :** Utilisez l'ensemble d'outils OpenHands, signalez des bogues, suggérez des fonctionnalités ou fournissez des retours sur l'ergonomie.
+- **Contributions de code :** Aidez-nous à développer les fonctionnalités de base, l'interface frontend ou les solutions de sandboxing
+- **Recherche et évaluation :** Contribuez à notre compréhension des LLM dans l'ingénierie logicielle, participez à l'évaluation des modèles ou suggérez des améliorations
+- **Retours et tests :** Utilisez la boîte à outils OpenHands, signalez des bugs, suggérez des fonctionnalités ou donnez votre avis sur la facilité d'utilisation
 
 Pour plus de détails, veuillez consulter [ce document](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md).
 
-## 🤖 Rejoignez Notre Communauté {#join-our-community}
+## 🤖 Rejoignez notre communauté
 
-Nous avons maintenant à la fois un espace de travail Slack pour la collaboration sur la construction d'OpenHands et un serveur Discord pour discuter de tout ce qui est lié, par exemple, à ce projet, aux LLM, aux agents, etc.
+Nous avons à la fois un espace de travail Slack pour la collaboration sur la construction d'OpenHands et un serveur Discord pour discuter de tout ce qui est lié, par exemple, à ce projet, LLM, agent, etc.
 
 - [Espace de travail Slack](https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2oikve2hu-UDxHeo8nsE69y6T7yFX_BA)
 - [Serveur Discord](https://discord.gg/ESHStjSjD4)
 
-Si vous souhaitez contribuer, n'hésitez pas à rejoindre notre communauté. Simplifions l'ingénierie logicielle ensemble !
+Si vous souhaitez contribuer, n'hésitez pas à rejoindre notre communauté. Simplifions ensemble l'ingénierie logicielle !
 
-🐚 **Codez moins, créez plus avec OpenHands.**
+🐚 **Codez moins, faites plus avec OpenHands.**
 
 [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=All-Hands-AI/OpenHands&type=Date)](https://star-history.com/#All-Hands-AI/OpenHands&Date)
 
-## 🛠️ Construit Avec {#built-with}
+## 🛠️ Construit avec
 
-OpenHands est construit en utilisant une combinaison de cadres et de bibliothèques puissants, offrant une base robuste pour son développement. Voici les technologies clés utilisées dans le projet :
+OpenHands est construit en utilisant une combinaison de frameworks et de bibliothèques puissants, fournissant une base solide pour son développement. Voici les principales technologies utilisées dans le projet :
 
 ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-black?style=for-the-badge) ![uvicorn](https://img.shields.io/badge/uvicorn-black?style=for-the-badge) ![LiteLLM](https://img.shields.io/badge/LiteLLM-black?style=for-the-badge) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?style=for-the-badge) ![Ruff](https://img.shields.io/badge/Ruff-black?style=for-the-badge) ![MyPy](https://img.shields.io/badge/MyPy-black?style=for-the-badge) ![LlamaIndex](https://img.shields.io/badge/LlamaIndex-black?style=for-the-badge) ![React](https://img.shields.io/badge/React-black?style=for-the-badge)
 
-Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours, et que des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des existantes supprimées au fur et à mesure de l'évolution du projet. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus adaptés et efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
+Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours et que des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des technologies existantes peuvent être supprimées à mesure que le projet évolue. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus appropriés et les plus efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
 
-## 📜 Licence {#license}
+## 📜 Licence
 
 Distribué sous la licence MIT. Voir [notre licence](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE) pour plus d'informations.
diff --git a/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md b/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md
@@ -1,98 +1,25 @@
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-sidebar_position: 3
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-# 🧠 Agents et Capacités
 
-## Agent CodeAct
+# 🧠 Agent Principal et Capacités
+
+## CodeActAgent
 
 ### Description
 
-Cet agent implémente l'idée CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM en un espace d'action **code** unifié pour à la fois la _simplicité_ et la _performance_ (voir article pour plus de détails).
+Cet agent implémente l'idée de CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM dans un espace d'action de **code** unifié à la fois pour la _simplicité_ et la _performance_.
 
 L'idée conceptuelle est illustrée ci-dessous. À chaque tour, l'agent peut :
 
-1. **Converse** : Communiquer avec les humains en langage naturel pour demander des clarifications, des confirmations, etc.
-2. **CodeAct** : Choisir d'accomplir la tâche en exécutant du code
+1. **Converser** : Communiquer avec les humains en langage naturel pour demander des clarifications, des confirmations, etc.
+2. **CodeAct** : Choisir d'effectuer la tâche en exécutant du code
 
-- Exécuter toute commande `bash` Linux valide
-- Exécuter tout code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Cela est simulé à travers la commande `bash`, voir le système de plugin ci-dessous pour plus de détails.
+- Exécuter n'importe quelle commande Linux `bash` valide
+- Exécuter n'importe quel code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Ceci est simulé via une commande `bash`, voir le système de plugin ci-dessous pour plus de détails.
 
 ![image](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/92b622e3-72ad-4a61-8f41-8c040b6d5fb3)
 
-### Système de Plugin
-
-Pour rendre l'agent CodeAct plus puissant avec seulement l'accès à l'espace d'action `bash`, l'agent CodeAct exploite le système de plugins d'OpenHands:
-
-- [Plugin Jupyter](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/runtime/plugins/jupyter) : pour l'exécution d'IPython via la commande bash
-- [Plugin outil agent SWE](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/runtime/plugins/swe_agent_commands) : Outils de ligne de commande bash puissants pour les tâches de développement logiciel introduits par [swe-agent](https://github.com/princeton-nlp/swe-agent).
-
-### Démonstration
+### Démo
 
 https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/f592a192-e86c-4f48-ad31-d69282d5f6ac
 
-_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` effectuant une tâche de science des données (régression linéaire)_
-
-### Actions
-
-`Action`,
-`CmdRunAction`,
-`IPythonRunCellAction`,
-`AgentEchoAction`,
-`AgentFinishAction`,
-`AgentTalkAction`
-
-### Observations
-
-`CmdOutputObservation`,
-`IPythonRunCellObservation`,
-`AgentMessageObservation`,
-`UserMessageObservation`
-
-### Méthodes
-
-| Méthode          | Description                                                                                                                                     |
-| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `__init__`       | Initialise un agent avec `llm` et une liste de messages `list[Mapping[str, str]]`                                                                |
-| `step`           | Effectue une étape en utilisant l'agent CodeAct. Cela inclut la collecte d'informations sur les étapes précédentes et invite le modèle à exécuter une commande. |
-
-### En cours de réalisation & prochaine étape
-
-[] Support de la navigation sur le web
-[] Compléter le workflow pour l'agent CodeAct afin de soumettre des PRs Github
-
-## Agent Planificateur
-
-### Description
-
-L'agent planificateur utilise une stratégie d'incitation spéciale pour créer des plans à long terme pour résoudre les problèmes.
-L'agent reçoit ses paires action-observation précédentes, la tâche actuelle, et un indice basé sur la dernière action effectuée à chaque étape.
-
-### Actions
-
-`NullAction`,
-`CmdRunAction`,
-`BrowseURLAction`,
-`GithubPushAction`,
-`FileReadAction`,
-`FileWriteAction`,
-`AgentThinkAction`,
-`AgentFinishAction`,
-`AgentSummarizeAction`,
-`AddTaskAction`,
-`ModifyTaskAction`,
-
-### Observations
-
-`Observation`,
-`NullObservation`,
-`CmdOutputObservation`,
-`FileReadObservation`,
-`BrowserOutputObservation`
-
-### Méthodes
-
-| Méthode          | Description                                                                                                                                                                               |
-| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `__init__`       | Initialise un agent avec `llm`                                                                                                                                                           |
-| `step`           | Vérifie si l'étape actuelle est terminée, retourne `AgentFinishAction` si oui. Sinon, crée une incitation de planification et l'envoie au modèle pour inférence, en ajoutant le résultat comme prochaine action. |
+_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` effectuant une tâche de science des données (régression linéaire)_.
diff --git a/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx b/docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx
@@ -0,0 +1,54 @@
+
+
+# 🏛️ Architecture du Système
+
+<div style={{ textAlign: 'center' }}>
+  <img src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38" alt="OpenHands System Architecture Diagram Jul 4 2024" />
+  <p><em>Diagramme de l'Architecture du Système OpenHands (4 juillet 2024)</em></p>
+</div>
+
+Ceci est une vue d'ensemble de haut niveau de l'architecture du système. Le système est divisé en deux composants principaux : le frontend et le backend. Le frontend est responsable de la gestion des interactions utilisateur et de l'affichage des résultats. Le backend est responsable de la gestion de la logique métier et de l'exécution des agents.
+
+# Architecture du Frontend {#frontend-architecture-fr}
+
+![system_architecture.svg](/img/system_architecture.svg)
+
+Cette vue d'ensemble est simplifiée pour montrer les principaux composants et leurs interactions. Pour une vue plus détaillée de l'architecture du backend, voir la section Architecture du Backend ci-dessous.
+
+# Architecture du Backend {#backend-architecture-fr}
+
+_**Avertissement** : L'architecture du backend est en cours de développement et est sujette à changement. Le diagramme suivant montre l'architecture actuelle du backend basée sur le commit indiqué dans le pied de page du diagramme._
+
+![backend_architecture.svg](/img/backend_architecture.svg)
+
+<details>
+  <summary>Mise à jour de ce Diagramme</summary>
+  <div>
+    La génération du diagramme d'architecture du backend est partiellement automatisée.
+    Le diagramme est généré à partir des indications de type dans le code en utilisant l'outil py2puml. Le diagramme est ensuite manuellement revu, ajusté et exporté en PNG et SVG.
+
+    ## Prérequis
+
+    - Environnement python fonctionnel dans lequel openhands est exécutable
+    (selon les instructions du fichier README.md à la racine du dépôt)
+    - [py2puml](https://github.com/lucsorel/py2puml) installé
+
+## Étapes
+
+1.  Générer automatiquement le diagramme en exécutant la commande suivante depuis la racine du dépôt :
+    `py2puml openhands openhands > docs/architecture/backend_architecture.puml`
+
+2.  Ouvrir le fichier généré dans un éditeur PlantUML, par ex. Visual Studio Code avec l'extension PlantUML ou [PlantText](https://www.planttext.com/)
+
+3.  Revoir le PUML généré et effectuer tous les ajustements nécessaires au diagramme (ajouter les parties manquantes, corriger les erreurs, améliorer le positionnement).
+    _py2puml crée le diagramme en se basant sur les indications de type dans le code, donc des indications manquantes ou incorrectes peuvent entraîner un diagramme incomplet ou incorrect._
+
+4.  Revoir la différence entre le nouveau diagramme et le précédent et vérifier manuellement si les changements sont corrects.
+    _S'assurer de ne pas supprimer des parties qui ont été ajoutées manuellement au diagramme par le passé et qui sont toujours pertinentes._
+
+5.  Ajouter le hash du commit qui a été utilisé pour générer le diagramme dans le pied de page du diagramme.
+
+6.  Exporter le diagramme sous forme de fichiers PNG et SVG et remplacer les diagrammes existants dans le répertoire `docs/architecture`. Cela peut être fait avec (par ex. [PlantText](https://www.planttext.com/))
+
+  </div>
+</details>