add: main.py — Практическое задание №3: Память и подтверждение действий

This commit is contained in:
2026-07-02 03:38:45 +00:00
commit 256daf02e9
+125
View File
@@ -0,0 +1,125 @@
import os
import asyncio
from rich.console import Console
from rich.text import Text
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend, LocalShellBackend, CompositeBackend
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
# ---------- Консоль ----------
console = Console()
# ---------- LLM ----------
llm = ChatOpenAI(
model="openai/gpt-oss-20b:free",
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
temperature=0.0,
)
# ---------- Инструменты ----------
@tool
def get_price(city: str, date: str) -> str:
"""
Возвращает условную цену погоды для указанного города и даты.
Параметры:
city: название города
date: дата в произвольном формате (например, "сегодня", "завтра")
"""
# Здесь могла бы быть реальная логика обращения к API погоды.
return f"Цена погоды в {city} на {date}: 42 условных единиц."
# ---------- Бэкенд ----------
backend = CompositeBackend(
[
LocalShellBackend(workspace_dir="./workspace"),
FilesystemBackend(),
]
)
# ---------- Память ----------
memory = MemorySaver()
# ---------- Агент ----------
agent = create_deep_agent(
model=llm,
tools=[get_price],
backend=backend,
system_prompt="You are a helpful assistant. Use the provided tools when needed.",
checkpointer=memory,
interrupt_before=["tools"], # пауза перед каждым вызовом инструмента
)
# ---------- Функция обработки одного запроса ----------
async def ask_and_run(user_input, config):
"""
user_input: dict вида {"messages": [{"role": "human", "content": "..."}]}
или None (для возобновления после подтверждения)
config: dict с ключом "configurable" -> {"thread_id": "..."}
"""
# Если передан None, просто продолжаем без новых сообщений
input_payload = user_input if user_input is not None else {}
async for chunk in agent.astream(
input_payload,
config,
stream_mode=["messages", "updates"],
):
# Получаем актуальное состояние после каждого чанка
state = agent.get_state(config)
chunk_type, chunk_data = chunk
# 1. Вывод сообщений (поток токенов)
if chunk_type == "messages":
# chunk_data содержит список сообщений, но мы выводим только новые токены
# Для простоты выводим полное содержание последнего сообщения, если оно от ассистента
last_msg = chunk_data[-1]
if getattr(last_msg, "role", None) == "assistant":
console.print(Text(last_msg.content, style="green"))
# 2. Вывод обновлений (инструменты)
if chunk_type == "updates":
# Здесь можно вывести информацию о вызове инструмента, если она есть
pass # в данном простом примере ничего не делаем
# 3. Обработка прерывания перед инструментом
if "__interrupt__" in chunk_data and state.next == ("tools",):
# Получаем информацию о запланированном вызове инструмента
tool_msg = state.values["messages"][-1]
tool_call = tool_msg.tool_calls[0]
tool_name = tool_call["name"]
tool_args = tool_call["args"]
console.print(f"[bold yellow]Agent wants to call {tool_name}{tool_args}[/]")
answer = input("Разрешить? (Y/n): ").strip().lower()
if answer == "n" or answer == "no":
console.print("[red]Отменено[/]")
# Прерываем текущий поток, не вызывая инструмент
break
else:
# Возобновляем поток без нового пользовательского сообщения
await ask_and_run(None, config)
# После возврата продолжаем обработку (обычно поток уже завершён)
return
# ---------- Основной цикл ----------
async def main():
thread_id = "conversation-1"
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
console.print("[bold cyan]=== Чат с подтверждением инструментов ===[/]")
while True:
user_text = input("\nВы: ").strip()
if user_text.lower() in {"exit", "quit"}:
console.print("[bold magenta]Завершение работы.[/]")
break
user_message = {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]}
await ask_and_run(user_message, config)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())