commit 29ac837fdf7ddab21ef3358bf9f1169adf2be94c
Author: Мария Бердникова <mariahberdnikova@yandex.ru>
Date:   Thu May 28 06:54:48 2026 +0000

    Добавить solution.py

diff --git a/solution.py b/solution.py
new file mode 100644
index 0000000..01c88ae
--- /dev/null
+++ b/solution.py
@@ -0,0 +1,87 @@
+import os
+from typing import Any, Dict, Iterable
+
+# Библиотеки для вывода и работы с агентом
+from rich.console import Console
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
+from langgraph.prebuilt import create_react_agent
+
+# Инициализация консоли для красивого вывода
+console = Console()
+
+# Настройка модели LLM (потребуется переменная окружения OPENAI_API_KEY)
+llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
+
+# Простой инструмент – эхо‑ответ
+from langchain_core.tools import tool
+
+@tool
+def echo_tool(text: str) -> str:
+    """Возвращает введённый текст."""
+    return text
+
+# Создаём агент с памятью и возможностью паузы перед вызовом инструмента
+memory = MemorySaver()
+agent = create_react_agent(
+    model=llm,
+    tools=[echo_tool],
+    prompt="You are a helpful assistant. Use the echo tool when needed.",
+    checkpointer=memory,          # обязательно для памяти и паузы
+    interrupt_before=["tools"],   # остановка перед каждым вызовом инструмента
+)
+
+# Конфигурация разговора (thread_id)
+config = {"configurable": {"thread_id": "chat-1"}}
+
+def ask_and_run(user_input: Dict[str, Any] | None, cfg: Dict[str, Any]) -> None:
+    """
+    Отправляем запрос агенту и обрабатываем потоковые ответы.
+    Если агент останавливается перед вызовом инструмента – спрашиваем подтверждение.
+    """
+    # Запускаем поток
+    for chunk in agent.stream(
+        user_input,
+        config=cfg,
+        stream_mode=["messages", "updates"],
+    ):
+        state = agent.get_state(cfg)
+        chunk_type, chunk_data = chunk
+
+        if chunk_type == "messages":
+            # Печатаем токены ответа LLM
+            for msg in chunk_data:
+                if isinstance(msg, AIMessage):
+                    console.print(msg.content, end="")
+
+        elif chunk_type == "updates":
+            # Выводим информацию о вызовах инструментов (если они произошли)
+            for upd in chunk_data:
+                console.print(f"[bold cyan]Tool call:{upd}")
+
+        # Обнаруживаем паузу перед инструментом
+        if "__interrupt__" in chunk_data and state.next == ("tools",):
+            # Получаем детали последнего вызова инструмента
+            tool_call = state.values["messages"][-1].tool_calls[0]
+            name, args = tool_call["name"], tool_call["args"]
+            console.print(f"\n\n[bold yellow]Пауза: агент хочет вызвать инструмент {name}({args})")
+            answer = input("Разрешить? (Y/n): ").strip().lower()
+            if answer in ("", "y", "yes"):
+                # Возобновляем работу с того места, где остановились
+                ask_and_run(None, cfg)
+            else:
+                console.print("[bold red]Отменено пользователем.")
+                break
+
+# Основной цикл чата
+if __name__ == "__main__":
+    console.print("[bold green]Запуск агента. Введите 'exit' для выхода.\n")
+    while True:
+        user_text = input("\nВы: ")
+        if user_text.lower() == "exit":
+            console.print("[bold magenta]До свидания!")
+            break
+        # Формируем сообщение пользователя
+        msg = {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]}
+        ask_and_run(msg, config)
\ No newline at end of file