54 lines
1.6 KiB
Markdown
54 lines
1.6 KiB
Markdown
# 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`.
|