diff --git a/solutions/69a86305c46fd26feae6bcaa_Human-in-the-Loop_через_middleware/solution.py b/solutions/69a86305c46fd26feae6bcaa_Human-in-the-Loop_через_middleware/solution.py index 0f5dd85..970c17e 100644 --- a/solutions/69a86305c46fd26feae6bcaa_Human-in-the-Loop_через_middleware/solution.py +++ b/solutions/69a86305c46fd26feae6bcaa_Human-in-the-Loop_через_middleware/solution.py @@ -1,42 +1,36 @@ """ Human-in-the-Loop через middleware -Использует: langchain >= 0.3, langgraph >= 0.2 -Установка: pip install langchain langchain-openai langgraph + +Стек строго по условию задания: + - langchain.agents.create_agent + - langchain.agents.middleware.HumanInTheLoopMiddleware + - langgraph.checkpoint.memory.MemorySaver + - langgraph.types.Command + - result["__interrupt__"] для проверки паузы + - Command(resume={"decisions": [...]}) для возобновления """ -import os -import sys -from typing import Any - -# ── Импорты ────────────────────────────────────────────────────────────────── from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.tools import tool -from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver # InMemorySaver, не MemorySaver +from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver from langgraph.types import Command # ── Модель ─────────────────────────────────────────────────────────────────── -# Ключ читается из переменной окружения OPENAI_API_KEY -if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"): - print( - "Ошибка: переменная окружения OPENAI_API_KEY не задана.\n" - "Задайте её командой: export OPENAI_API_KEY=ваш-ключ", - file=sys.stderr, - ) - sys.exit(1) - +# ChatOpenAI поддерживает вызов инструментов (tool calling), что необходимо агенту. +# Ключ читается из переменной окружения OPENAI_API_KEY. llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0) # ── Инструмент ─────────────────────────────────────────────────────────────── @tool -def get_weather(city: str) -> str: - """Возвращает текущую погоду для указанного города.""" - # Заглушка — в реальном проекте здесь был бы API-вызов - return f"В городе {city} сегодня солнечно, +22 °C." +def get_weather(city: str, date: str = "сегодня") -> str: + """Возвращает погоду для указанного города на заданную дату.""" + return f"В городе {city} {date}: солнечно, +22 °C." # ── Агент с HumanInTheLoopMiddleware ───────────────────────────────────────── -memory = InMemorySaver() # обязателен для сохранения паузы +# checkpointer обязателен: без него пауза не сохраняется +memory = MemorySaver() agent = create_agent( model=llm, @@ -45,7 +39,7 @@ agent = create_agent( middleware=[ HumanInTheLoopMiddleware( interrupt_on={ - "get_weather": True, # все решения: approve, edit, reject, respond + "get_weather": True, # все решения: approve, edit, reject # "get_weather": {"allowed_decisions": ["approve", "reject"]}, # без edit }, description_prefix="Подтвердите вызов инструмента", @@ -54,120 +48,10 @@ agent = create_agent( checkpointer=memory, ) -# ── Обработка одного прерывания ─────────────────────────────────────────────── -def handle_interrupt(interrupts) -> list[dict[str, Any]]: - """ - Показывает пользователю запросы на подтверждение и собирает список решений. - - interrupts — кортеж объектов Interrupt из result.interrupts (GraphOutput, version="v2"). - Возвращает список решений в том же порядке, что и action_requests. - """ - interrupt_value: dict = interrupts[0].value - action_requests: list = interrupt_value.get("action_requests", []) - review_configs: list = interrupt_value.get("review_configs", []) - - decisions: list[dict[str, Any]] = [] - - for idx, action in enumerate(action_requests): - name: str = action.get("name", "") - # В v2-документации поле называется «arguments», а не «args» - arguments: dict = action.get("arguments", action.get("args", {})) - description: str = action.get("description", "") - - print("\n--- Подтверждение ---") - print(f"Инструмент: {name}") - print(f"Аргументы: {arguments}") - if description: - print(f"Описание: {description}") - - # Определяем допустимые решения для этого действия - allowed: list[str] = ["approve", "reject"] - for cfg in review_configs: - # Поле называется «action_name», а не «name» - if cfg.get("action_name") == name: - allowed = cfg.get("allowed_decisions", allowed) - break - - # Формируем подсказку - hints = [] - if "approve" in allowed: - hints.append("a = approve") - if "reject" in allowed: - hints.append("r = reject") - if "edit" in allowed: - hints.append("e = edit") - - # Запрашиваем решение пользователя - while True: - choice = input(", ".join(hints) + ": ").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: - message = input("Сообщение для агента (причина отказа): ").strip() - decisions.append({"type": "reject", "message": message or "Нет причины"}) - break - - elif choice in ("e", "edit") and "edit" in allowed: - print(f"Текущие аргументы: {arguments}") - print("Введите новые аргументы в формате ключ=значение (например: city=Москва).") - new_args = dict(arguments) # копируем оригинал - raw = input("Новые аргументы: ").strip() - for part in raw.split(","): - part = part.strip() - if "=" in part: - k, v = part.split("=", 1) - new_args[k.strip()] = v.strip() - decisions.append({ - "type": "edit", - "edited_action": {"name": name, "args": new_args}, - }) - break - - else: - print(f"Недопустимый выбор. Допустимые варианты: {', '.join(hints)}") - - return decisions - - -# ── Основная логика: запрос → пауза → цикл resume ──────────────────────────── -def ask_and_run(user_text: str, config: dict) -> None: - """ - Отправляет сообщение агенту, обрабатывает все прерывания HITL - и выводит финальный ответ. - """ - # Первый вызов агента - # version="v2" — обязателен для получения GraphOutput с .interrupts - result = agent.invoke( - {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]}, - config=config, - version="v2", - ) - - # Цикл: пока агент хочет подтверждения — спрашиваем и возобновляем - while result.interrupts: - decisions = handle_interrupt(result.interrupts) - - result = agent.invoke( - Command(resume={"decisions": decisions}), - config=config, - version="v2", - ) - - # Финальный ответ — последнее сообщение в истории - # Сообщения — объекты LangChain (AIMessage, HumanMessage …), не словари. - # Доступ к тексту — через атрибут .content - messages = result.value.get("messages", []) - if messages: - last = messages[-1] - print(f"\nАгент: {last.content}") - - -# ── Чат-цикл ───────────────────────────────────────────────────────────────── -def main() -> None: - # thread_id обязателен — привязывает состояние к одной «сессии» +# ── Основной чат-цикл ──────────────────────────────────────────────────────── +def main(): + # thread_id обязателен — привязывает состояние к одной сессии, + # благодаря чему пауза сохраняется и выполнение можно возобновить config = {"configurable": {"thread_id": "сессия-1"}} print("Привет! Я ассистент. Введите 'exit' для выхода.") @@ -185,7 +69,100 @@ def main() -> None: print("До свидания!") break - ask_and_run(user_text, config) + # ── Первый вызов агента ─────────────────────────────────────────── + result = agent.invoke( + {"messages": [{"role": "human", "content": user_text}]}, + config=config, + ) + + # ── Цикл обработки прерываний ───────────────────────────────────── + # Пока агент приостановлен для подтверждения — показываем действие, + # собираем решение пользователя и возобновляем через Command. + 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 = [] + + for action in action_requests: + name = action.get("name", "") + args = action.get("args", {}) + description = action.get("description", "") + + print("\n--- Подтверждение ---") + print(f"Инструмент: {name}") + print(f"Аргументы: {args}") + if description: + print(f"Описание: {description}") + + # Определяем допустимые решения для этого действия + allowed = ["approve", "reject"] + for cfg in review_configs: + if cfg.get("name") == name: + allowed = cfg.get("allowed_decisions", allowed) + break + + # Формируем подсказку для пользователя + hints = [] + if "approve" in allowed: + hints.append("a = approve") + if "reject" in allowed: + hints.append("r = reject") + if "edit" in allowed: + hints.append("e = edit") + + while True: + choice = input(", ".join(hints) + ": ").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: + message = input( + "Сообщение для агента (причина отказа): " + ).strip() + decisions.append({ + "type": "reject", + "message": message or "Нет причины", + }) + break + + elif choice in ("e", "edit") and "edit" in allowed: + # По желанию: редактирование аргументов перед выполнением + print(f"Текущие аргументы: {args}") + print("Введите изменения в формате key=value через запятую.") + raw = input("Новые аргументы: ").strip() + new_args = dict(args) + for part in raw.split(","): + part = part.strip() + if "=" in part: + k, v = part.split("=", 1) + new_args[k.strip()] = v.strip() + decisions.append({ + "type": "edit", + "edited_action": {"name": name, "args": new_args}, + }) + break + + else: + print( + f"Недопустимый выбор. Варианты: {', '.join(hints)}" + ) + + # Возобновляем агента с принятыми решениями + result = agent.invoke( + Command(resume={"decisions": decisions}), + config=config, + ) + + # ── Финальный ответ ─────────────────────────────────────────────── + # Сообщения — объекты LangChain (AIMessage и др.), + # текст хранится в атрибуте .content, а не в ключе словаря. + messages = result.get("messages", []) + if messages: + print(f"\nАгент: {messages[-1].content}") if __name__ == "__main__":