task-69a474cdc46fd26feae69896/README.md

Память и подтверждение действий

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

Требования

• Python 3.11+
• LM Studio 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:

python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate

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

pip install -r requirements.txt

Проверка, что langgraph установлен:

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:

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

3. Запустите агента:

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.