feat: Human-in-the-Loop через middleware

- Агент с HumanInTheLoopMiddleware для подтверждения вызовов инструментов
- Инструменты: get_weather, search_web
- Цикл: invoke → __interrupt__ → approve/reject → Command(resume=...)
- Поддержка approve и reject с сообщением при отказе
- requirements.txt, .env.example, README.md

.env.example

@@ -0,0 +1,3 @@
+OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
+OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
+OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

README.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+# Задание 5: Human-in-the-Loop через middleware
+
+## Описание
+
+Агент с `HumanInTheLoopMiddleware`: при каждом вызове инструмента
+агент останавливается, в терминале показывается что он хочет сделать,
+пользователь вводит решение (approve или reject),
+после чего выполнение возобновляется через `Command(resume=...)`.
+
+## Стек
+
+- Python 3.10+
+- langchain-core, langchain-openai, langgraph
+
+## Установка
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+cp .env.example .env
+# Заполнить OPENAI_API_KEY в .env
+```
+
+## Запуск
+
+```bash
+python main.py "Какая погода в Казани сегодня?"
+```
+
+## Архитектура
+
+- `get_weather`, `search_web` — инструменты агента
+- `HumanInTheLoopMiddleware` — middleware для подтверждения вызовов
+- `run_agent_with_hitl()` — цикл: invoke → __interrupt__ → решения → resume
+- Поддерживаются `approve` и `reject` для каждого вызова инструмента

main.py

@@ -0,0 +1,165 @@
+"""
+Задание 5: Human-in-the-Loop через middleware
+
+Агент с HumanInTheLoopMiddleware: при каждом вызове инструмента
+агент останавливается, пользователь подтверждает (approve/reject),
+после чего выполнение возобновляется.
+"""
+
+import os
+import json
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_core.tools import tool
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+from langgraph.types import Command
+
+
+# ─── Инструменты ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+@tool
+def get_weather(city: str, date: str = "сегодня") -> str:
+    """
+    Получить информацию о погоде в городе.
+    Вход: city — название города, date — дата (по умолчанию 'сегодня').
+    """
+    # Заглушка — реальное обращение к API погоды
+    return f"В городе {city} на {date} ожидается переменная облачность, +15°C."
+
+
+@tool
+def search_web(query: str) -> str:
+    """
+    Поиск информации в интернете.
+    Вход: query — поисковый запрос.
+    """
+    return f"Результаты поиска по запросу '{query}': [результат-1, результат-2]"
+
+
+TOOLS = [get_weather, search_web]
+
+
+# ─── Инициализация LLM ───────────────────────────────────────────────────────
+
+api_base = os.environ.get("OPENAI_API_BASE", "https://api.openai.com/v1")
+api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "")
+model_name = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")
+
+llm = ChatOpenAI(
+    model=model_name,
+    openai_api_base=api_base,
+    openai_api_key=api_key,
+    temperature=0,
+)
+
+
+# ─── Сборка агента с HumanInTheLoopMiddleware ────────────────────────────────
+
+memory = MemorySaver()
+
+agent = create_agent(
+    model=llm,
+    tools=TOOLS,
+    system_prompt="Ты полезный ассистент. Используй инструменты для ответа на вопросы.",
+    middleware=[
+        HumanInTheLoopMiddleware(
+            interrupt_on={
+                "get_weather": True,
+                "search_web": True,
+            },
+            description_prefix="Подтвердите вызов инструмента",
+        ),
+    ],
+    checkpointer=memory,
+)
+
+
+# ─── Цикл подтверждения ─────────────────────────────────────────────────────
+
+def get_user_decisions(action_requests: list[dict], review_configs: list[dict]) -> list[dict]:
+    """
+    Показать пользователю запросы на вызов инструментов и собрать решения.
+    Поддерживает approve и reject.
+    """
+    decisions = []
+
+    for i, (action, review_cfg) in enumerate(zip(action_requests, review_configs)):
+        name = action.get("name", "unknown")
+        args = action.get("args", {})
+        description = action.get("description", "")
+        allowed = review_cfg.get("allowed_decisions", ["approve", "reject"])
+
+        print(f"\n{'─' * 50}")
+        print(f"  Подтверждение #{i + 1}")
+        print(f"{'─' * 50}")
+        print(f"  Инструмент : {name}")
+        print(f"  Аргументы   : {json.dumps(args, ensure_ascii=False)}")
+        if description:
+            print(f"  Описание   : {description}")
+        print(f"  Решения     : {', '.join(allowed)}")
+
+        while True:
+            choice = input(f"\n  (a)pprove / (r)eject: ").strip().lower()
+
+            if choice in ("a", "approve") and "approve" in allowed:
+                decisions.append({"type": "approve"})
+                break
+            elif choice in ("r", "reject") and "reject" in allowed:
+                msg = input("  Сообщение для агента (причина отказа): ").strip()
+                decisions.append({
+                    "type": "reject",
+                    "message": msg or "Запрос отклонён пользователем",
+                })
+                break
+            else:
+                print(f"  Неверный ввод. Доступные: {', '.join(allowed)}")
+
+    return decisions
+
+
+def run_agent_with_hitl(user_message: str, thread_id: str = "session-1"):
+    """
+    Запустить агента с обработкой Human-in-the-Loop.
+    Цикл: invoke → проверка __interrupt__ → запрос решений → resume → ...
+    """
+    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
+
+    print("=" * 60)
+    print("  🤖 Агент с Human-in-the-Loop Middleware")
+    print("=" * 60)
+    print(f"\n  Вы: {user_message}\n")
+
+    result = agent.invoke(
+        {"messages": [{"role": "human", "content": user_message}]},
+        config=config,
+    )
+
+    # Цикл обработки прерываний
+    while "__interrupt__" in result:
+        interrupt_value = result["__interrupt__"][0].value
+        action_requests = interrupt_value.get("action_requests", [])
+        review_configs = interrupt_value.get("review_configs", [])
+
+        decisions = get_user_decisions(action_requests, review_configs)
+
+        result = agent.invoke(
+            Command(resume={"decisions": decisions}),
+            config=config,
+        )
+
+    # Финальный ответ
+    final_message = result["messages"][-1]
+    print(f"\n{'=' * 60}")
+    print(f"  Агент: {final_message.content}")
+    print(f"{'=' * 60}")
+
+    return result
+
+
+# ─── Точка входа ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+    message = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "Какая погода в Казани сегодня?"
+    run_agent_with_hitl(message)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+langchain-core>=0.3.0
+langchain-openai>=0.2.0
+langgraph>=0.2.0
+python-dotenv>=1.0.0