Tutoriel : votre premier échange ACP avec un agent de test

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# Tutoriel : votre premier échange ACP avec un agent de test

À la fin de ce tutoriel, vous aurez envoyé deux messages à Alice, un des agents de test du projet, par l'Agent Client Protocol, lu ses réponses arriver au fil de l'eau, et retrouvé le trafic JSON-RPC enregistré. C'est la conversation que Sidekicks aura avec chaque agent ; l'application n'existe pas encore, nous utilisons donc le petit client écrit pour le spike ACP.

## Prérequis

- Le dépôt cloné, et un terminal ouvert à sa racine.
- Go 1.26 ou plus récent (`go version`).
- `mm` v1.0.3 installé et dans votre `PATH` (`mm -version`). S'il est ailleurs, définissez `MM_BIN=/chemin/vers/mm`.
- [llmman](https://llmmanorg.github.io/) lancé sur cette machine, avec le modèle d'Alice téléchargé : `llmman pull hf.co/unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:Q4_K_M`.
- `jq` (`jq --version`).

## Étape 1 — Regarder ce qui tourne

Tapez :

```bash
scripts/agents.sh ps
```

Vous devriez voir :

```text
agents running (limit 2):
models loaded:
```

Aucun agent ne tourne et aucun modèle n'est chargé : la machine est prête.

## Étape 2 — Parler à Alice

Tapez :

```bash
cd spikes/acp-trace
go run . -agent alice -out /tmp/alice.jsonl \
    -prompt "Bonjour, qui es-tu ? Réponds en une phrase." \
    -prompt "Écris un bloc de code Go qui affiche hello."
```

Le premier lancement télécharge la bibliothèque ACP, puis le modèle se charge, ce qui prend quelques secondes. Vous devriez voir, au milieu de quelques lignes `[acp]` écrites par mm :

~~~text
== agent: &{… Name:Alice … Version:v1.0.3}
== protocol version: 1
== session: 20261029-082808-9a7c173b

>> Bonjour, qui es-tu ? Réponds en une phrase.

[commands] 3 available
Je suis Gemma 4, un grand modèle linguistique développé par Google DeepMind.
== stop reason: end_turn

>> Écris un bloc de code Go qui affiche hello.
```go
package main
…
== stop reason: end_turn
unloaded: hf.co/unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:Q4_K_M
~~~

Votre identifiant de session et les mots d'Alice seront différents : le modèle choisit ses mots. Nous venons de faire ce que Sidekicks fera pour chaque message : une poignée de main (`initialize`), une session (`session/new`), deux prompts, et des réponses transmises mot à mot.

## Étape 3 — Vérifier que la mémoire est libérée

Revenez à la racine et tapez :

```bash
cd ../..
scripts/agents.sh ps
```

Vous devriez voir les mêmes listes vides qu'à l'étape 1. La dernière ligne de l'étape 2, `unloaded: …`, c'était le script qui libérait le modèle d'Alice dès qu'elle s'est arrêtée.

## Étape 4 — Lire le trafic

Tapez :

```bash
jq -r '.dir + "  " + (.msg.params.update.sessionUpdate // .msg.method // "response")' /tmp/alice.jsonl | head -8
```

Vous devriez voir :

```text
client→agent  initialize
agent→client  response
client→agent  session/new
agent→client  response
agent→client  available_commands_update
client→agent  session/prompt
agent→client  agent_message_chunk
agent→client  agent_message_chunk
```

Chaque ligne est un message JSON-RPC. Juste après la création de la session, Alice annonce ses commandes ; la réponse lue à l'étape 2 est faite de nombreux messages `agent_message_chunk`.

## Et maintenant ?

Vous avez piloté un vrai agent en ACP et vu exactement ce qui passe sur le fil. Pour aller plus loin :

- Démarrer des agents de test dans d'autres situations → [Comment lancer un agent de test](../how-to/lancer-un-agent-de-test.md)
- Toutes les commandes du script → [Référence : scripts/agents.sh](../reference/script-agents.md)
- Pourquoi Sidekicks parle ACP, et ce que le spike a appris → [Pourquoi ACP](../explanation/pourquoi-acp.md)