add main.py

main.py

@@ -1,36 +1,10 @@
-"""
-Deep Agent — поисковый агент с виртуальной ФС на основе deepagents.
-
-Агент умеет:
-  1. Искать информацию в интернете (DuckDuckGo, без API-ключа)
-  2. Создавать и редактировать файлы в виртуальной ФС через write_file / edit_file
-  3. По завершении работы выгружает все виртуальные файлы в реальную ФС (./output/)
-
-Использование:
-    python main.py
-    python main.py "что такое LangGraph"
-"""
-
-import asyncio
 import os
-import shutil
+import json
-import sys
-from pathlib import Path
-
-from dotenv import load_dotenv
-from langchain.tools import tool
-from langchain_core.messages import HumanMessage
 from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain.tools import tool
+from duckduckgo_search import DDGS
 
-from deepagents import create_deep_agent
+# LLM configuration
-from deepagents.backends import CompositeBackend, FilesystemBackend, LocalShellBackend
-
-load_dotenv()
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# LLM
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
 llm = ChatOpenAI(
     model="openai/gpt-oss-20b:free",
     base_url="https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1",
@@ -38,149 +12,83 @@ llm = ChatOpenAI(
     temperature=0.5,
 )
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
+# Simple virtual file system
-# Workspace dirs
+class VirtualFileSystem:
-# ---------------------------------------------------------------------------
+    def __init__(self):
+        self.files = {}
 
-VIRTUAL_ROOT = Path("./workspace")
+    def write(self, path: str, content: str):
-REAL_OUT = Path("./output")
+        self.files[path] = content
-VIRTUAL_ROOT.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-REAL_OUT.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
+    def list(self):
-# Tools
+        return list(self.files.keys())
-# ---------------------------------------------------------------------------
 
+    def dump_to_real_fs(self, base_dir: str = "."):
+        for path, content in self.files.items():
+            full_path = os.path.join(base_dir, path)
+            os.makedirs(os.path.dirname(full_path), exist_ok=True)
+            with open(full_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+                f.write(content)
 
+# Tool for web search using duckduckgo
 @tool
 def web_search(query: str) -> str:
-    """Ищет информацию в интернете и возвращает краткие сниппеты.
+    """Search the web for a query and return top 3 results as a formatted string."""
-
-    Args:
-        query: поисковый запрос на любом языке
-    """
     try:
-        from duckduckgo_search import DDGS
         with DDGS() as ddgs:
-            results = list(ddgs.text(query, max_results=7))
+            results = list(ddgs.text(query, max_results=3))
         if not results:
-            return "Ничего не найдено."
+            return "No results found."
-        lines = []
+        formatted = []
-        for r in results:
+        for i, r in enumerate(results, 1):
-            lines.append(f"### {r.get('title', '')}")
+            formatted.append(f"{i}. {r['title']}\n{r['body']}\nURL: {r['href']}")
-            lines.append(r.get("body", ""))
+        return "\n\n".join(formatted)
-            lines.append(f"URL: {r.get('href', '')}")
+    except Exception as e:
-            lines.append("")
+        return f"Search error: {e}"
-        return "
-".join(lines)
-    except Exception as exc:
-        return f"Ошибка поиска: {exc}"
 
+# Deep agent implementation
+class DeepAgent:
+    def __init__(self, llm, tools):
+        self.llm = llm
+        self.tools = {t.__name__: t for t in tools}
+        self.vfs = VirtualFileSystem()
 
-@tool
+    def run(self, prompt: str):
-def export_virtual_files() -> str:
+        # Initial system message
-    """Копирует все файлы из виртуальной ФС (workspace/) в реальную папку output/.
+        system_msg = "You are a helpful assistant that can search the web and create virtual files."
-
+        # Build conversation
-    Вызывай этот инструмент в самом конце, после того как все нужные файлы созданы.
+        messages = [system_msg, prompt]
-    """
+        # Simple loop: ask for tool usage
-    try:
+        while True:
-        copied = []
+            # Ask LLM for next action
-        for src in VIRTUAL_ROOT.rglob("*"):
+            response = self.llm.invoke(messages)
-            if src.is_file():
+            text = response.content.strip()
-                rel = src.relative_to(VIRTUAL_ROOT)
+            if text.lower().startswith("search:"):
-                dst = REAL_OUT / rel
+                query = text[7:].strip()
-                dst.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+                result = web_search(query)
-                shutil.copy2(src, dst)
+                self.vfs.write(f"search_{query.replace(' ', '_')}.txt", result)
-                copied.append(str(rel))
+                messages.append(f"Search result for '{query}' written to virtual file.")
-        if copied:
+            elif text.lower().startswith("create file:"):
-            return f"Выгружено {len(copied)} файл(ов) в {REAL_OUT}:\n" + "\n".join(f"  {f}" for f in copied)
+                parts = text[12:].strip().split("::", 1)
-        return f"Виртуальная ФС пуста — нет файлов для выгрузки."
+                if len(parts) == 2:
-    except Exception as exc:
+                    path, content = parts
-        return f"Ошибка экспорта: {exc}"
+                    self.vfs.write(path.strip(), content.strip())
-
+                    messages.append(f"File '{path.strip()}' created.")
-
+                else:
-# ---------------------------------------------------------------------------
+                    messages.append("Invalid create file syntax. Use 'create file: path::content'.")
-# Backend — виртуальная ФС поверх workspace/
+            elif text.lower() == "done":
-# ---------------------------------------------------------------------------
+                break
-
+            else:
-_shell_backend = LocalShellBackend(
+                messages.append(text)
-    root_dir=str(VIRTUAL_ROOT),
+        # Dump virtual files to real filesystem
-    virtual_mode=True,
+        self.vfs.dump_to_real_fs()
-    inherit_env=True,
+        return "Agent finished. Files written to disk."
-)
-
-_fs_backend = FilesystemBackend(
-    root_dir=str(VIRTUAL_ROOT),
-    virtual_mode=True,
-)
-
-backend = CompositeBackend(
-    default=_shell_backend,
-    routes={"/fs/": _fs_backend},
-)
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Agent
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-SYSTEM_PROMPT = """\
-Ты — исследовательский агент с виртуальной файловой системой.
-
-## Доступные инструменты
-- web_search(query) — ищет информацию в интернете, возвращает сниппеты
-- write_file(path, content) — создаёт/перезаписывает файл в виртуальной ФС
-- edit_file(path, old, new) — редактирует файл
-- read_file(path) — читает файл
-- ls(path) — список файлов
-- export_virtual_files() — копирует все файлы из виртуальной ФС в ./output/
-
-## Порядок работы
-1. Найди информацию по запросу через web_search
-2. Обработай и сохрани результаты в один или несколько файлов через write_file
-3. Проверь сохранённые файлы через read_file
-4. В самом конце вызови export_virtual_files() чтобы выгрузить файлы в реальную ФС
-
-## Требования к файлам
-- Сохраняй информацию в структурированном виде (markdown, JSON или plain text)
-- Имена файлов — осмысленные (например results.md, summary.txt)
-- Обязательно вызови export_virtual_files() в конце
-"""
-
-agent = create_deep_agent(
-    model=llm,
-    tools=[web_search, export_virtual_files],
-    backend=backend,
-    system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
-)
-
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Main
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-
-async def run(query: str) -> None:
-    print(f"Запрос: {query}\n")
-    config = {"configurable": {"thread_id": f"search-{hash(query) & 0xFFFF:04x}"}}
-    result = await agent.ainvoke(
-        {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
-        config,
-    )
-    last = result["messages"][-1]
-    print("\n=== Ответ агента ===")
-    print(getattr(last, "content", str(last)))
-    print("\n=== Файлы в output/ ===")
-    out_files = list(REAL_OUT.rglob("*"))
-    if out_files:
-        for f in out_files:
-            if f.is_file():
-                print(f"  {f.relative_to(REAL_OUT)} ({f.stat().st_size} байт)")
-    else:
-        print("  (нет файлов)")
-
 
 if __name__ == "__main__":
-    query = " ".join(sys.argv[1:]) if len(sys.argv) > 1 else (
+    agent = DeepAgent(llm, tools=[web_search])
-        "Найди информацию о фреймворке LangGraph: что это, основные концепции, "
+    # Example usage: search for LangChain and create a file
-        "примеры использования. Сохрани результаты в файл langgraph_research.md"
+    user_prompt = (
+        "Search for 'LangChain deep agent' and create a file named 'summary.txt' with the first search result."
     )
-    asyncio.run(run(query))
+    result = agent.run(user_prompt)
+    print(result)