feat: solution for task-003

solutions/task-003/solution.py

@@ -29,7 +29,7 @@ memory = MemorySaver()
 agent = create_agent(
     model=llm,
     tools=tools,
-    system_prompt="Ты полезный помощкиник. Если пользователь спрашивает о погоде, используй инструмент get_price.",
+    system_prompt="Ты полезный помощмущник. Если пользователь спрашивает о погоде, используй инструмент get_price.",
     checkpointer=memory,
     interrupt_before=['tools'],
 )
@@ -39,39 +39,32 @@ config = {"configurable": {"thread_id": "chat-session-123"}}
 
 def ask_and_run(user_input, config):
     """Основная функция обработки сообщений и управления циклом подтверждения."""
+    
     # Если user_input is None, мы просто продолжаем выполнение (возобновление после паузы)
-    input_payload = {"messages": [{"role": "human", "content": user_input}]} if user_input else None
-    
-    # stream_mode=['messages', 'updates'] позволяет обрабатывать и токены, и изменения состояния
-    stream = agent.stream(input_payload, config=config, stream_mode=['messages', 'updates'])
+    # В LangGraph для возобновления через stream передается None или пустой список сообщений
+    stream_input = user_input if user_input is not None else []
     
+    # Используем stream_mode=['messages', 'updates'] согласно заданию
     try:
-        for chunk in stream:
-            chunk_type, chunk_data = chunk
+        for chunk in agent.stream(stream_input, config=config, stream_mode=['messages', 'updates']):
             state = agent.get_state(config)
+            chunk_type, chunk_data = chunk
 
             if chunk_type == 'messages':
-                # Потоковый вывод текста (токены)
-                # В новых версиях LangGraph/LangChain чанк сообщения может быть объектом BaseMessage
-                content = ""
-                if hasattr(chunk_data, 'content'):
-                    content = chunk_data.content
-                elif isinstance(chunk_data, str):
-                    content = chunk_data
-                
-                if content:
-                    console.print(content, end="", flush=True)
+                # Потоковый вывод токенов (сообщений)
+                message, metadata = chunk_data
+                if hasattr(message, "content") and message.content:
+                    print(message.append if hasattr(message, 'append') else message.content, end="", flush=True)
 
             elif chunk_type == 'updates':
-                # Здесь можно обрабатывать обновления узлов, если нужно
+                # Вывод информации об обновлениях (например, вызовы инструментов)
                 pass
 
-            # Проверка на прерывание (интеррупт перед инструментом)
-            # В LangGraph при interrupt_before ключ '__interrupt__' появляется в данных чанка
+            # Проверка на прерывание перед вызовом инструмента
             if '__interrupt__' in chunk_data and state.next == ('tools',):
-                console.print("\n" + "---" * 10)
+                console.print("\n" + "---" * 15)
                 
-                # Извлекаем информацию о том, какой инструмент вызывается
+                # Извлекаем информацию о том, какой инструмент хочет вызвать агент
                 last_message = state.values['messages'][-1]
                 if hasattr(last_message, 'tool_calls') and last_message.tool_calls:
                     tool_call = last_message.tool_calls[0]
@@ -81,39 +74,34 @@ def ask_and_run(user_input, config):
                 answer = input("Разрешить? (Y/n): ")
                 
                 if answer.lower().strip() == 'y':
-                    # Рекурсивный вызов с None для продолжения выполнения
+                    # Рекурсивный вызов для продолжения без нового сообщения пользователя
                     ask_and_run(None, config)
                 else:
                     console.print("Отменено")
-                    return # Выход из текущей итерации функции
-
-        # Печать переноса строки после завершения стрима (если не было прерывания)
-        if user_input is not None:
-            console.print() 
+                    return # Выходим из текущей итерации стрима
 
+        if user_input: # Печать переноса строки только если был новый ввод
+            print()
+            
     except Exception as e:
-        # Обработка ошибок или остановки потока
-        pass
+        # Если произошла ошибка в процессе стрима (например, при рекурсии), пробрасываем её выше
+        raise e
 
-def main():
+if __name__ == "__main__":
     console.print("[bold blue]Чат запущен. Напишите 'exit' для выхода.[/bold blue]")
     
     while True:
         try:
             user_text = input("\nВы: ")
             if user_text.lower().strip() == 'exit':
-                console.print("До свидания!")
                 break
-
-            # Запуск агента с новым сообщением
-            ask_and_run(
-                {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]},
-                config,
-            )
-        except EOFError:
+            
+            # Формируем входные данные для агента
+            input_payload = {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]}
+            
+            ask_and_run(input_payload, config)
+            
+        except KeyboardInterrupt:
             break
         except Exception as e:
-            console.print(f"Ошибка: {e}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
+            console.print(f"[bold red]Ошибка: {e}[/bold red]")