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

main.py

@@ -1,15 +1,19 @@
 import os
-import uuid
 import asyncio
+from typing import Optional, Dict, Any
+
 from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain.tools import tool
 from langchain_core.messages import HumanMessage
-from deepagents import create_deep_agent
-from deepagents.backends import FilesystemBackend, LocalShellBackend, CompositeBackend
+from langchain.tools import tool
 from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+from deepagents.backends import FilesystemBackend, LocalShellBackend, CompositeBackend
+from deepagents import create_deep_agent as create_agent
 from rich.console import Console
 
-# Конфигурация LLM через OpenRouter
+# Инициализация консоли rich
+console = Console()
+
+# Инициализация LLM через OpenRouter
 llm = ChatOpenAI(
     model="openai/gpt-oss-20b:free",
     base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
@@ -17,7 +21,7 @@ llm = ChatOpenAI(
     temperature=0.0,
 )
 
-# Backend для выполнения инструментов (необязательно, но удобно)
+# Backend для deepagents (необязательно, но удобно)
 backend = CompositeBackend([
     LocalShellBackend(workspace_dir="./workspace"),
     FilesystemBackend(),
@@ -25,74 +29,75 @@ backend = CompositeBackend([
 
 # Пример простого инструмента
 @tool
-def get_price(params: dict) -> str:
-    """
-    Получить цену товара в указанном городе и дате.
-    """
-    city = params.get("city", "неизвестный город")
-    date = params.get("date", "неизвестная дата")
-    return f"Цена в {city} на {date} составляет 100$"
+def get_price(city: str, date: str) -> str:
+    """Возвращает цену в указанном городе и дате."""
+    return f"Цена в {city} на {date} составляет $100"
+
+# Память разговора
+memory = MemorySaver()
 
 # Создание агента с памятью и паузой перед инструментом
-memory = MemorySaver()
-agent = create_deep_agent(
+agent = create_agent(
     model=llm,
     tools=[get_price],
     backend=backend,
-    system_prompt="You are a helpful agent that asks for confirmation before calling tools.",
+    system_prompt="You are a helpful agent.",
     checkpointer=memory,
     interrupt_before=["tools"],
 )
 
-console = Console()
+# Конфигурация разговора
+config: Dict[str, Any] = {"configurable": {"thread_id": "conversation-1"}}
 
-async def ask_and_run(user_input, config):
+async def ask_and_run(user_input: Optional[Dict[str, Any]], config: Dict[str, Any]) -> None:
     """
-    Запускает потоковое выполнение агента, обрабатывает паузы и подтверждения.
+    Запускает потоковое взаимодействие с агентом.
+    Если агент останавливается перед вызовом инструмента, запрашивает подтверждение у пользователя.
     """
-    async for chunk in agent.stream(user_input, config=config, stream_mode=["messages", "updates"]):
-        chunk_type, chunk_data = chunk
-
-        # Потоковый вывод токенов
+    async for chunk_type, chunk_data in agent.stream(
+        user_input,
+        config=config,
+        stream_mode=["messages", "updates"],
+    ):
+        # Вывод токенов ответа
         if chunk_type == "messages":
-            console.print(chunk_data, end="", style="cyan")
-            continue
+            content = chunk_data.get("content", "")
+            console.print(content, end="")
 
-        # Вывод вызовов инструментов
-        if chunk_type == "updates":
-            console.print(chunk_data, style="magenta")
-            continue
+        # Вывод информации о вызове инструмента
+        elif chunk_type == "updates":
+            console.print(chunk_data)
 
         # Обнаружение паузы перед инструментом
         if "__interrupt__" in chunk_data and agent.get_state(config).next == ("tools",):
             state = agent.get_state(config)
-            # Последнее сообщение должно содержать вызов инструмента
-            last_msg = state.values["messages"][-1]
-            tool_call = last_msg.tool_calls[0]
-            tool_name = tool_call["name"]
-            tool_args = tool_call["args"]
-            console.print(f"\nАгент хочет вызвать утилиту {tool_name}({tool_args})")
+            # Последнее сообщение содержит вызов инструмента
+            tool_call = state.values["messages"][-1].tool_calls[0]
+            console.print("\n")
+            console.print(f"{tool_call['name']}({tool_call['args']})")
+            console.print("Агент хочет вызвать утилиту")
             answer = input("Разрешить? (Y/n): ")
             if answer.lower().strip() == "y":
-                # Возобновляем выполнение с того места, где остановились
                 await ask_and_run(None, config)
+                return
             else:
-                console.print("Отменено", style="red")
-                break
+                console.print("Отменено")
+                return
 
-async def main():
-    thread_id = f"session-{uuid.uuid4()}"
-    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
-
-    console.print("Введите 'exit' для выхода.", style="bold green")
+def main() -> None:
+    console.print("\n--- --- ---\n")
     while True:
         user_input = input("\nВы: ")
-        if user_input.lower() == "exit":
+        if user_input.lower().strip() == "exit":
             break
-        await ask_and_run(
-            {"messages": [HumanMessage(content=user_input)]},
+        # Запускаем асинхронную функцию
+        asyncio.run(
+            ask_and_run(
+                {"messages": [{"role": "human", "content": user_input}]},
                 config,
             )
+        )
+        console.print("\n--- --- ---\n")
 
 if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())
+    main()