# Память и подтверждение действий

Агент покупок с `MemorySaver`, `interrupt_before=['tools']`, stream-выводом и чат-циклом.

## Требования

- Python 3.11+
- [LM Studio](https://lmstudio.ai/) с запущенным локальным API: `http://localhost:1234/v1`

## Установка

Проект использует **LangChain** и **LangGraph** (`MemorySaver`, прерывания перед tools).  
Обязательно установите зависимости из `requirements.txt`, включая `langgraph>=1.0.8`:

```bash
python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate

# Linux / macOS
# source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
```

Проверка, что `langgraph` установлен:

```bash
python -c "from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver; print('langgraph OK')"
```

## Запуск

1. Запустите LM Studio и загрузите модель (по умолчанию endpoint `http://localhost:1234/v1`).
2. При необходимости задайте переменные окружения:

```bash
set LM_STUDIO_BASE_URL=http://localhost:1234/v1
set LM_STUDIO_MODEL=local-model
set OPENAI_API_KEY=fake
```

3. Запустите агента:

```bash
python main.py
```

В чате введите запрос (например: «Сколько стоит молоко в Казани?»).  
При вызове инструмента агент спросит подтверждение: `Y` — разрешить, иначе — отмена.

Выход: `exit`.