Добавлен solution.py

solution.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+# solution.py
+
+"""
+Мини‑игра «выбери свою историю» с прерыванием.
+Использует:
+- LangGraph для построения графа и управления прерываниями
+- LangChain + langchain-openai для вызова LLM (ChatOpenAI)
+- questionary для интерактивного выбора в консоли
+"""
+
+# ────────────────────── Импорты ──────────────────────
+
+from typing import TypedDict, List, Dict, Any
+
+import questionary  # pip install questionary
+
+# LangGraph
+from langgraph.graph import StateGraph
+from langgraph.constants import START
+from langgraph.types import interrupt, Command
+from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
+
+# LangChain + OpenAI LLM
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+
+# ────────────────────── Состояние графа ──────────────────────
+
+class State(TypedDict):
+    """Состояние графа."""
+    # Текст истории, генерируемый LLM
+    story: str
+    # Ответ пользователя после прерывания
+    human_value: str | None
+
+
+# ────────────────────── Узел с прерыванием ──────────────────────
+
+def interrupt_node(state: State) -> State:
+    """
+    Генерирует часть истории и ставит граф на паузу,
+    ожидая выбора игрока.
+    """
+    # Запрос к LLM для создания начала истории
+    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  # можно заменить на любой доступный LLM
+    prompt = (
+        "Создай короткую интригующую историю про героя, "
+        "который стоит перед выбором. В конце предложи три варианта действий."
+    )
+    response = llm.invoke(prompt)
+    state["story"] = response.content
+
+    # Прерывание: пользователь выбирает вариант
+    interrupt_payload = {
+        "type": "alert",
+        "question": "Выберите действие героя:",
+        "allow_responds": ["Выйти", "Бороться", "Спрятаться"],
+    }
+    # Возврат прерывания; выполнение не продолжится до возобновления
+    return interrupt(interrupt_payload)
+
+
+# ────────────────────── Граф ──────────────────────
+
+graph_builder = StateGraph(State)
+
+# Добавляем узел и переход из START в него
+graph_builder.add_node("interrupt", interrupt_node)
+graph_builder.set_entry_point(START)
+graph_builder.add_edge(START, "interrupt")
+# После прерывания возвращаемся к тому же узлу для завершения
+graph_builder.add_edge("interrupt", "interrupt")
+
+# Чекпоинтер (InMemorySaver) сохраняет состояние между паузами
+checkpoint = InMemorySaver()
+graph = graph_builder.compile(checkpointer=checkpoint)
+
+
+# ────────────────────── Запуск и обработка прерываний ──────────────────────
+
+def main() -> None:
+    """
+    Основной цикл запуска графа с обработкой интерактивных прерываний.
+    """
+    # Уникальный идентификатор потока (можно использовать любой строковый ID)
+    thread_id = "interactive_story"
+
+    # Инициализируем состояние
+    init_state: State = {"story": "", "human_value": None}
+
+    # Запускаем поток генерации
+    stream = graph.stream(
+        Command(resume=init_state),
+        configurable={"thread_id": thread_id},
+    )
+
+    for chunk in stream:
+        # Если в чанке есть прерывание, обрабатываем его
+        if "__interrupt__" in chunk:
+            interrupt_info = chunk["__interrupt__"][0].value  # dict с payload
+            rprint(f"\n=== Прервано: {interrupt_info['type']} ===")
+            rprint(interrupt_info["question"])
+            # Выводим варианты и получаем выбор пользователя
+            answer = questionary.select(
+                interrupt_info["question"],
+                choices=interrupt_info["allow_responds"],
+            ).ask()
+            if answer is None:
+                raise RuntimeError("Пользователь отменил ввод.")
+            rprint(f"\nВы выбрали: {answer}")
+
+            # Добавляем ответ в payload и возобновляем граф
+            interrupt_info["human_value"] = answer
+            stream = graph.stream(
+                Command(resume=interrupt_info),
+                configurable={"thread_id": thread_id},
+            )
+            continue
+
+        # Выводим обычные сообщения от LLM (если есть)
+        if "story" in chunk:
+            rprint(f"\nИстория: {chunk['story']}")
+        if "human_value" in chunk and chunk["human_value"]:
+            rprint(f"\nОтвет игрока сохранён в состоянии: {chunk['human_value']}")
+
+    # После завершения выводим итоговое состояние
+    final_state = graph.get_state(configurable={"thread_id": thread_id})
+    rprint("\n=== Итоговое состояние ===")
+    rprint(final_state)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()