Agenda
Le module Agenda offre un moyen de programmer et de gérer l’exécution de tâches, souvent appelées jobs. L’idée est de déclencher des actions à un horaire précis, ou de manière répétée.
La planification de tâches dans un système logiciel est un concept fondamental qui permet de déclencher des actions à un instant précis ou selon un intervalle défini, sans intervention humaine.
C’est une abstraction clé pour automatiser des processus métier, orchestrer des workflows ou maintenir la cohérence d’un système distribué.
Le module Agenda a été conçu pour être agnostique au moteur de planification et compatible avec plusieurs services. Grâce à l’interface ICronService, il est possible d’intégrer node-cron, Redis, AWS EventBridge, Temporal, ou toute autre solution adaptée aux besoins spécifiques d’un projet.
Avec cette architecture modulaire, Agenda devient un composant essentiel pour l’automatisation et l’orchestration des workflows, tout en restant indépendant du moteur de planification utilisé.
Pourquoi la planification est essentielle
Un système qui repose uniquement sur des actions déclenchées par des utilisateurs est limité par leur disponibilité. La planification permet d'automatiser l'exécution de tâches récurrentes ou différées, garantissant ainsi la fluidité et l’autonomie du système.
Catégories de planification
Il existe plusieurs formes de planification, chacune répondant à un besoin particulier :
Planification ponctuelle : Une tâche doit s’exécuter à un moment donné.
Exemple : Exécuter une opération de maintenance le 1er janvier à minuit.
Planification récurrente : Une tâche doit s’exécuter périodiquement.
Exemple : Mettre à jour les statistiques chaque jour à 4h du matin.
Planification relative : Une tâche est déclenchée après un certain délai.
Exemple : Envoyer une relance 30 minutes après une interaction utilisateur.
Ces mécanismes permettent d’implémenter des workflows autonomes, indépendants d’une action manuelle immédiate.
Modèles de planification
Planification basée sur le temps
Le modèle le plus courant repose sur la définition d’un instant absolu (ex. une date et une heure) ou d’une fréquence (ex. chaque X secondes/minutes/heures).
Ce type de planification est généralement implémenté via des outils comme :
Cron : Un service Unix permettant de définir des expressions de type
0 8 * * *(tous les jours à 8h).Timers natifs (
setTimeout,setInterval) : Utilisés dans des environnements comme Node.js, mais peu adaptés pour une gestion robuste des tâches planifiées à long terme.Services cloud (AWS EventBridge, Google Cloud Scheduler) : Gérés par des plateformes cloud, utiles pour des tâches distribuées.
Planification événementielle
Contrairement à la planification basée sur le temps, certaines actions doivent être déclenchées en réaction à un événement.
Exemple :
Lorsqu’un fichier est ajouté dans un stockage, une tâche de traitement est immédiatement lancée.
Un agent IA détecte un changement de contexte et déclenche un recalcul asynchrone.
Agenda intègre ces deux approches, combinant planification temporelle et événements déclencheurs dans une architecture flexible.
Notion de cron et d’expression temporelle
Dans les systèmes Unix, la planification repose souvent sur cron, un service qui exécute des commandes à intervalles réguliers selon une syntaxe spécifique. Une expression cron est composée de 5 champs :
┌──────── minute (0 - 59)
│ ┌────── heure (0 - 23)
│ │ ┌──── jour du mois (1 - 31)
│ │ │ ┌── mois (1 - 12)
│ │ │ │ ┌─ jour de la semaine (0 - 6, dimanche = 0 ou 7)
│ │ │ │ │
* * * * * commande_a_exécuter Exemples courants :
0 8 * * *
Tous les jours à 8h
*/5 * * * *
Toutes les 5 minutes
0 0 * * 0
Chaque dimanche à minuit
30 14 1 * *
Le 1er jour du mois à 14h30
Même si cron est une référence, il n'est pas suffisant pour certains besoins modernes (redémarrages, gestion distribuée, tâches conditionnelles). C'est pourquoi des solutions comme Agenda apportent une flexibilité supplémentaire.
Présentation du module Agenda
Le module Agenda de @ai.ntellect/core fournit une abstraction pour gérer la planification et l'exécution de tâches différées ou récurrentes. Il permet :
D’enregistrer une tâche (ex. “exécuter un job toutes les 10 minutes”).
De déléguer la gestion du temps à un moteur de scheduling sous-jacent (
node-cron, un service externe, etc.).D’assurer l’exécution de la tâche au bon moment.
De gérer l’annulation, la reprise ou la replanification dynamique.
Architecture
Agenda repose sur un principe d’inversion de contrôle : plutôt que de coder directement une exécution planifiée (setTimeout ou un appel API périodique), on enregistre une tâche, et c’est le moteur de scheduling qui orchestre son déclenchement.
Tâche planifiée → Enregistrement dans Agenda → Gestion du déclenchement par un service (ex. node-cron) Cela permet d’abstraire l’implémentation du moteur de scheduling, et donc de changer de backend sans réécrire la logique métier.
Cas d’usage typiques
Agenda est utilisé dans des contextes variés, allant de la simple exécution périodique à l'orchestration avancée d'agents autonomes.
Planification de traitements récurrents
Génération de rapports : Calcul et envoi automatique d’un résumé quotidien.
Mise à jour d’un système : Rafraîchissement des données ou vidage de cache toutes les 24h.
Orchestration d’agents autonomes
Relance automatique : Une IA envoie un rappel si l’utilisateur ne répond pas après X minutes.
Optimisation d’une mémoire IA : Un agent peut précharger des données pertinentes toutes les nuits.
Exécution conditionnelle
Replanification dynamique : Si un événement impacte une tâche (ex. retard sur une exécution), Agenda permet d’adapter dynamiquement le timing.
Tâches pilotées par contexte : Un agent peut déclencher un recalcul en fonction d’un seuil atteint.
En résumé
La planification est un élément fondamental pour tout système nécessitant des actions différées ou récurrentes.
Le module Agenda de @ai.ntellect/core apporte :
Une gestion centralisée des tâches planifiées (création, exécution, annulation, suivi).
Une compatibilité avec divers moteurs (cron, timers, services cloud).
Une intégration fluide avec d’autres modules comme la mémoire et GraphFlow.
Grâce à cette approche modulaire, une application peut planifier, gérer et exécuter des actions autonomes et asynchrones de manière flexible, sans se lier à un moteur spécifique.
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