Практическое задание №3: Память и подтверждение действий: solution.py

This commit is contained in:
2026-05-27 14:25:36 +00:00
parent 1a4c854b85
commit 01e6325ecc
@@ -1,128 +1,116 @@
# solution.py # solution.py
import os import os
from typing import Any, Dict, Iterable, Tuple from typing import Any, Dict, Iterable, Tuple, Optional
from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.tools import BaseTool
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.prebuilt.tool_executor import ToolExecutor from langgraph.prebuilt import create_agent
from rich.console import Console from rich.console import Console
# ------------------------------------------------------------
# Конфигурация LLM и инструмента
# ------------------------------------------------------------
# Для работы нужен ключ OpenAI. Если его нет – создаём фиктивный LLM.
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if OPENAI_API_KEY:
llm = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key=OPENAI_API_KEY)
else:
# Минимальный заглушка‑LLM (не делает ничего полезного)
class DummyLLM:
def __call__(self, *args, **kwargs):
return {"content": "Dummy response"}
llm = DummyLLM()
# Пример простого инструмента
class EchoTool(BaseTool):
name: str = "echo"
description: str = "Возвращает переданный текст без изменений."
def _run(self, text: str) -> str:
return f"Echo: {text}"
my_tool = EchoTool()
# ------------------------------------------------------------
# Создание агента с памятью и паузой
# ------------------------------------------------------------
memory = MemorySaver()
agent = create_agent(
model=llm,
tools=[my_tool],
system_prompt="Ты полезный ассистент. Перед каждым вызовом инструмента спрашивай разрешение.",
checkpointer=memory, # нужна для сохранения состояния паузы
interrupt_before=["tools"], # остановка перед инструментом
)
console = Console() console = Console()
# ---------- 1. Настройка модели и инструментов ---------- # ------------------------------------------------------------
llm = ChatOpenAI( # Функция взаимодействия с пользователем
model="gpt-4o-mini", # ------------------------------------------------------------
temperature=0,
)
def echo_tool(args: Dict[str, Any]) -> str: def ask_and_run(user_input: Optional[str], config: Dict[str, Any]) -> None:
"""Простейший инструмент для демонстрации."""
return f"Эхо: {args.get('message', '')}"
tools = [echo_tool]
tool_executor = ToolExecutor(tools)
# ---------- 2. Создание графа агента ----------
def create_agent() -> StateGraph:
""" """
Возвращает готовый граф агента с памятью и возможностью Запускает потоковый диалог с агентом. Если агент хочет вызвать инструмент,
прерывания перед вызовом инструмента. пользователь получает запрос на подтверждение.
""" """
# Состояние: хранит сообщения # Если user_input – None, продолжаем с того места, где остановились
def add_message(state: Dict[str, Any], message: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]: stream = agent.stream(
state["messages"].append(message) {"messages": [] if user_input is None else [{"role": "user", "content": user_input}]},
return state config=config,
stream_mode=["messages", "updates"],
graph = StateGraph(add_message)
# Входной узел – пользовательское сообщение
graph.set_entry_point("user")
# Узлы для обработки сообщений и вызова инструментов
graph.add_node("assistant", lambda state: {"messages": [state["messages"][-1]]})
graph.add_node("tools", tool_executor)
# Переходы
graph.set_conditional_edges(
"assistant",
lambda _: "tools" if any(m.get("tool_calls") for m in _["messages"]) else "final",
) )
graph.add_edge("tools", "assistant")
graph.add_edge("assistant", "final")
# Конфигурация прерывания for chunk_type, chunk_data in stream:
graph.set_interrupt_before(["tools"]) # 1. Печать токенов (части сообщения)
return graph
agent = create_agent()
memory = MemorySaver()
agent.compile(checkpointer=memory)
# ---------- 3. Функция взаимодействия ----------
def ask_and_run(user_input: Dict[str, Any], config: Dict[str, Any]) -> None:
"""
Запускает потоковый ответ агента с возможностью подтверждения
вызова инструмента пользователем.
"""
# Инициализируем сообщение пользователя в состоянии
if user_input is not None:
agent.send(user_input, config=config)
for chunk_type, chunk_data in agent.stream(
{}, config=config, stream_mode=["messages", "updates"]
):
state = agent.get_state(config)
# 3.1 Вывод токенов LLM
if chunk_type == "messages": if chunk_type == "messages":
token = chunk_data["content"] or "" console.print(chunk_data["content"], end="", style="cyan")
console.print(token, end="", style="cyan")
continue continue
# 3.2 Обработка обновлений (вызовы инструментов) # 2. Обработка вызова инструмента
if chunk_type == "updates": if chunk_type == "updates" and "tool_calls" in chunk_data:
for update in chunk_data: for tool_call in chunk_data["tool_calls"]:
console.print(f"\n[bold magenta]Обновление:{update}") name = tool_call["name"]
args = tool_call.get("args", {})
console.print(f"\n[bold magenta]Tool call:[/bold magenta] {name}({args})")
continue continue
# 3.3 Пауза перед вызовом инструмента # 3. Обнаружение паузы перед инструментом
if "__interrupt__" in chunk_data and state.next == ("tools",): if "__interrupt__" in chunk_data and agent.get_state(config).next == ("tools",):
tool_call = state.values["messages"][-1]["tool_calls"][0] # Получаем информацию о том, какой инструмент будет вызван
state = agent.get_state(config)
last_msg = state.values["messages"][-1]
tool_call = last_msg.tool_calls[0]
name = tool_call["name"] name = tool_call["name"]
args = tool_call.get("args", {}) args = tool_call.get("args", {})
console.print(f"\n[bold yellow]Пауза: [{name}]({args})") console.print(f"\n[bold yellow]Пауза:[/bold yellow] {name}({args})")
answer = input("Разрешить? (Y/n): ").strip().lower() answer = input("\nРазрешить вызов инструмента? (Y/n): ").strip().lower()
if answer in ("y", ""): if answer in ("y", ""):
# Возобновляем с того места, где остановились # Продолжаем с того же состояния
ask_and_run(None, config) ask_and_run(None, config)
else: else:
console.print("[red]Отменено пользователем.") console.print("[red]Вызов отменён.[/red]")
break
# ---------- 4. Основной цикл ----------
def main() -> None:
thread_id = "thread-1"
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
console.print("[bold green]Запуск агента. Введите 'exit' для выхода.\n")
while True:
user_input = input("\nВы: ")
if user_input.lower() == "exit":
break break
ask_and_run(
{"messages": [{"role": "human", "content": user_input}]},
config,
)
console.print("[bold green]До свидания!")
# ------------------------------------------------------------
# Точка входа
# ------------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":
main() thread_id = "thread-1"
config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
console.print("[bold green]Запуск агента. Введите сообщение, а затем Enter.[/bold green]")
while True:
try:
user_msg = input("\nВы: ")
if user_msg.lower() in ("exit", "quit"):
console.print("[bold red]Завершение работы.[/bold red]")
break
ask_and_run(user_msg, config)
except KeyboardInterrupt:
console.print("\n[red]Прервано пользователем. Выход.[/red]")
break