91 lines
3.5 KiB
Python
91 lines
3.5 KiB
Python
import os
|
||
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
|
||
from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
|
||
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
|
||
from langgraph.types import Command
|
||
|
||
# LLM через OpenRouter
|
||
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,
|
||
)
|
||
|
||
# Backend для deepagents
|
||
backend = FilesystemBackend()
|
||
|
||
# Пример инструмента
|
||
@tool
|
||
def get_weather(city: str, date: str) -> str:
|
||
"""Возвращает погоду в указанном городе и дате."""
|
||
return f"Погода в {city} на {date} будет солнечной."
|
||
|
||
# Создание агента с HumanInTheLoopMiddleware
|
||
agent = create_deep_agent(
|
||
model=llm,
|
||
tools=[get_weather],
|
||
backend=backend,
|
||
system_prompt="Ты полезный ассистент.",
|
||
middleware=[
|
||
HumanInTheLoopMiddleware(
|
||
interrupt_on={"get_weather": True},
|
||
description_prefix="Подтвердите вызов инструмента",
|
||
),
|
||
],
|
||
checkpointer=MemorySaver(),
|
||
)
|
||
|
||
def main():
|
||
config = {"configurable": {"thread_id": "session-1"}}
|
||
while True:
|
||
user_input = input("Вы: ")
|
||
if not user_input.strip():
|
||
continue
|
||
# Первый вызов агента
|
||
result = agent.invoke(
|
||
{"messages": [HumanMessage(content=user_input)]},
|
||
config=config,
|
||
)
|
||
# Цикл обработки пауз
|
||
while "__interrupt__" in result:
|
||
interrupt = result["__interrupt__"][0].value
|
||
action_requests = interrupt.get("action_requests", [])
|
||
decisions = []
|
||
print("\n--- Подтверждение ---")
|
||
for idx, action in enumerate(action_requests, start=1):
|
||
name = action.get("name")
|
||
args = action.get("args", {})
|
||
description = action.get("description", "")
|
||
print(f"{idx}. Инструмент: {name}")
|
||
print(f" Аргументы: {args}")
|
||
if description:
|
||
print(f" Описание: {description}")
|
||
# Запрос решения
|
||
while True:
|
||
choice = input(" a = approve, r = reject: ").strip().lower()
|
||
if choice == "a":
|
||
decisions.append({"type": "approve"})
|
||
break
|
||
elif choice == "r":
|
||
msg = input(" Сообщение для агента (причина отказа): ").strip()
|
||
decisions.append({"type": "reject", "message": msg})
|
||
break
|
||
else:
|
||
print(" Неверный ввод. Попробуйте снова.")
|
||
# Возобновляем выполнение
|
||
result = agent.invoke(
|
||
Command(resume={"decisions": decisions}),
|
||
config=config,
|
||
)
|
||
# Вывод финального ответа
|
||
final_message = result["messages"][-1].content
|
||
print(f"\nАгент: {final_message}\n")
|
||
# После завершения можно продолжить диалог
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main() |