Обновить solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py

solutions/69b1a07c67bbf488a1177da4_текстовая_игра_на_основе_llm___interrupt/solution.py

@@ -1,70 +1,173 @@
-import sys
+import os
+from typing import TypedDict, List, Optional
+
+import questionary
 from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
-from langchain.chains import LLMChain
+from langgraph.constants import START
+from langgraph.graph import StateGraph
+from langgraph.types import interrupt, Command
 
-# Конфигурация модели OpenAI через LangChain
-llm = ChatOpenAI(
-    model_name="gpt-3.5-turbo",
-    temperature=0.7,
-)
 
-# Шаблон запроса к модели: сохраняем историю диалога в переменной `history`
+# ---------- 1. Состояние графа ----------
-prompt_template = PromptTemplate(
-    input_variables=["history", "user_input"],
-    template="""
-Ты играешь роль ведущего текстовой приключенческой игры.
-Тебе дано текущее состояние истории и последнее сообщение игрока. 
-Ответь как будто продолжаешь сюжет, добавляя новые события, описания и диалоги.
 
-История:
+class GraphState(TypedDict):
-{history}
+    """Состояние графа с отдельными полями для каждого этапа."""
+    topic: str               # Тема / завязка (входной параметр)
+    setup: str               # Сгенерированная завязка от LLM
+    choices: List[str]       # Список вариантов выбора (3 штуки)
+    human_choice: str        # Выбранный пользователем вариант
+    ending: str              # Концовка от LLM
 
-Игрок: {user_input}
 
-Ответ ведущего:
+# ---------- 2. Узел: генерация сцены + прерывание + концовка ----------
-""",
-)
 
-# Создаём цепочку LangChain
+def story_node(state: GraphState) -> GraphState:
-chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
-
-def main():
     """
-    Основной цикл игры. Пользователь вводит команды,
+    Шаг 1: генерирует завязку и варианты через LLM.
-    которые передаются модели через LangChain.
+    Шаг 2: вызывает interrupt() — граф ставится на паузу.
-    Команда 'exit' завершает игру.
+    Шаг 3: после resume дописывает концовку через LLM.
     """
-    history = ""
+    llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
-    print("Добро пожаловать в текстовую приключенческую игру!")
+
-    print("Введите свои действия (или 'exit', чтобы выйти).")
+    # --- Шаг 1: генерируем завязку и варианты ---
-    while True:
+    topic = state["topic"]
-        try:
+    scene_prompt = (
-            user_input = input("\nВы: ").strip()
+        f"Тема: {topic}.\n"
-        except EOFError:
+        "Придумай короткую завязку (2–3 предложения) и ровно 3 варианта поступка героя.\n"
-            # Обработка Ctrl-D
+        "Ответь строго в формате:\n"
-            print("\nЗавершение игры.")
+        "ЗАВЯЗКА: <текст завязки>\n"
+        "ВАРИАНТЫ:\n"
+        "1) <первый вариант>\n"
+        "2) <второй вариант>\n"
+        "3) <третий вариант>"
+    )
+    scene_response = llm.invoke(scene_prompt)
+    raw = scene_response.content.strip()
+
+    # Парсим ответ: разделяем завязку и варианты
+    setup = ""
+    choices = []
+
+    lines = raw.splitlines()
+    in_choices = False
+    for line in lines:
+        line = line.strip()
+        if line.upper().startswith("ЗАВЯЗКА:"):
+            setup = line[len("ЗАВЯЗКА:"):].strip()
+        elif line.upper().startswith("ВАРИАНТЫ:"):
+            in_choices = True
+        elif in_choices and line:
+            # Убираем нумерацию вида "1)", "2)", "3)" или "1.", "2.", "3."
+            for prefix in ("1)", "2)", "3)", "1.", "2.", "3."):
+                if line.startswith(prefix):
+                    line = line[len(prefix):].strip()
                     break
+            if line:
+                choices.append(line)
 
-        if not user_input:
+    # Защита: если парсинг не дал нужных данных — берём весь текст как завязку
-            continue
+    if not setup:
+        setup = raw
+    if len(choices) < 3:
+        choices = choices + [f"Вариант {i+1}" for i in range(len(choices), 3)]
 
-        if user_input.lower() == "exit":
+    # Сохраняем в состояние
-            print("Спасибо за игру! До свидания.")
+    state["setup"] = setup
-            break
+    state["choices"] = choices
 
-        # Формируем запрос к модели и получаем ответ
+    # --- Шаг 2: прерывание --- 
-        try:
+    interrupt_payload = {
-            response = chain.run(history=history, user_input=user_input)
+        "type": "choice",
-        except Exception as e:
+        "question": setup + "\n\nЧто делаем?",
-            print(f"Ошибка при обращении к модели: {e}")
+        "allow_responds": choices,
-            continue
+    }
 
-        # Выводим ответ ведущего
+    # Выполнение останавливается здесь до Command(resume=...)
-        print(f"\nВедущий: {response.strip()}")
+    resume_value = interrupt(interrupt_payload)
+
+    # После resume в resume_value — словарь с полем "answer"
+    human_choice = resume_value.get("answer", choices[0])
+    state["human_choice"] = human_choice
+
+    # --- Шаг 3: генерируем концовку ---
+    ending_prompt = (
+        f"Завязка: {setup}\n"
+        f"Выбор пользователя: {human_choice}\n\n"
+        "Допиши короткую концовку истории (2–3 предложения)."
+    )
+    ending_response = llm.invoke(ending_prompt)
+    state["ending"] = ending_response.content.strip()
+
+    return state
+
+
+# ---------- 3. Сборка графа ----------
+
+builder = StateGraph(GraphState)
+builder.add_node("story", story_node)
+builder.add_edge(START, "story")
+
+graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())
+
+
+# ---------- 4. Цикл запуска с обработкой прерывания ----------
+
+def main() -> None:
+    topic = input("Введите тему истории (например, «космический кот»): ").strip()
+    if not topic:
+        topic = "космический кот"
+
+    print(f"\nТема: {topic}\n")
+
+    thread_id = "story_thread_1"
+    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}
+
+    initial_state: GraphState = {
+        "topic": topic,
+        "setup": "",
+        "choices": [],
+        "human_choice": "",
+        "ending": "",
+    }
+
+    # --- Первый запуск: до прерывания ---
+    for chunk in graph.stream(initial_state, config=config):
+        if "__interrupt__" in chunk:
+            interrupt_obj = chunk["__interrupt__"][0].value  # наш payload
+
+            print(f"\n[LLM] {interrupt_obj['question']}\n")
+
+            # Показываем варианты через questionary
+            answer = questionary.select(
+                "Выберите действие:",
+                choices=interrupt_obj["allow_responds"],
+            ).ask()
+
+            if answer is None:
+                raise SystemExit("Отмена пользователем.")
+
+            # Добавляем ответ в payload и возобновляем граф
+            interrupt_obj["answer"] = answer
+
+            # --- Возобновление через Command(resume=...) ---
+            for resumed_chunk in graph.stream(
+                Command(resume=interrupt_obj), config=config
+            ):
+                # После resume граф дописывает концовку — просто ждём завершения
+                pass
+
+    # Получаем финальное состояние
+    final_state = graph.get_state(config).values
+
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print("=== Итоговая история ===")
+    print("=" * 50)
+    print(f"\nЗавязка:\n{final_state['setup']}")
+    print(f"\nВыбор: {final_state['human_choice']}")
+    print(f"\n[LLM] {final_state['ending']}")
+    print("\n" + "=" * 50)
 
-        # Обновляем историю для следующего шага
-        history += f"\nИгрок: {user_input}\nВедущий: {response}"
 
 if __name__ == "__main__":
     main()