integrate fast solver into pipeline: run_pipeline.py now fully automated

- solve_task.py: add fetch_todo_tasks(), _parse_todo_tasks(), run_all()
- run_all() auto-fetches all todo tasks from BroJS and solves each one
- run_pipeline.py: rewrite to just call run_all() from solve_task
- supports: python run_pipeline.py (auto), run_pipeline.py <id...> (targeted)
- TARGET_IDS list for hardcoded targets without CLI args
- no deepagents imports = no double MCP load on startup

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

run_pipeline.py

@@ -1,70 +1,34 @@
-"""Запуск пайплайна для выполнения заданий курса."""
+"""Запуск пайплайна для автоматического выполнения заданий курса.
+
+Использование:
+    python run_pipeline.py           # решить все todo-задания автоматически
+    python run_pipeline.py <id1> <id2>  # решить конкретные задания по ID
+"""
 import asyncio
 import os
-import traceback
+import sys
 
 os.environ["PYTHONIOENCODING"] = "utf-8"
-# Обходим локальный прокси для OpenRouter (иначе SSL-ошибка)
-os.environ["NO_PROXY"] = "openrouter.ai,platform.brojs.ru,git.brojs.ru," + os.environ.get("NO_PROXY", "")
+os.environ["PYTHONUNBUFFERED"] = "1"
+os.environ["NO_PROXY"] = (
+    "openrouter.ai,platform.brojs.ru,git.brojs.ru,"
+    + os.environ.get("NO_PROXY", "")
+)
 
 from dotenv import load_dotenv
 load_dotenv()
 
-from src.agent.graph.pipeline import pipeline, TaskInfo, process_one_task, route, PipelineState
-
-# Целевые задания (None = все todo-задания автоматически)
-TARGET_IDS = [
-    "6a1864f78a94f887e50d46da",  # Экзамен: RAG-агент с ChromaDB и веб-поиском
-]
+from solve_task import run_all
 
+# Задания из командной строки или жёстко заданный список.
+# Оставь пустым [] — тогда агент сам возьмёт все todo-задания с BroJS.
+TARGET_IDS: list[str] = []
 
 async def main():
-    print("=== Запуск пайплайна BroJS ===")
+    # Командная строка имеет приоритет над TARGET_IDS
+    cli_ids = sys.argv[1:] if len(sys.argv) > 1 else None
+    ids = cli_ids or TARGET_IDS or None   # None = автоматически все todo
+    await run_all(target_ids=ids)
 
-    if TARGET_IDS:
-        tasks = [TaskInfo(id=tid, title="", status="todo") for tid in TARGET_IDS]
-        print(f"Целевые задания: {TARGET_IDS}")
-        initial_state = {
-            "tasks": tasks,
-            "current_index": 0,
-            "results": [],
-            "errors": [],
-        }
-        from langgraph.graph import StateGraph, START
-        builder = StateGraph(PipelineState)
-        builder.add_node("process_one_task", process_one_task)
-        builder.add_edge(START, "process_one_task")
-        builder.add_conditional_edges(
-            "process_one_task", route,
-            {"process_one_task": "process_one_task", "__end__": "__end__"}
-        )
-        targeted_pipeline = builder.compile()
-        try:
-            result = await targeted_pipeline.ainvoke(
-                initial_state,
-                {"configurable": {"thread_id": "pipeline-targeted"}},
-            )
-        except Exception as e:
-            print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            return
-    else:
-        try:
-            result = await pipeline.ainvoke(
-                {"tasks": [], "current_index": 0, "results": [], "errors": []},
-                {"configurable": {"thread_id": "pipeline-main"}},
-            )
-        except Exception as e:
-            print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            return
-
-    print("\n=== Результат пайплайна ===")
-    for r in result.get("results", []):
-        print(f"  Task {r['task_id'][:8]}: {r['status']} (mode={r['mode']}, retries={r['retries']})")
-    for e in result.get("errors", []):
-        print(f"  ОШИБКА: {e}")
-    print("=== Готово ===")
-
-
-asyncio.run(main())
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())