Обновить solutions/69a86305c46fd26feae6bcaa_Human-in-the-Loop_через_middleware/solution.py

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
+# ChatOpenAI поддерживает вызов инструментов (tool calling), что необходимо агенту.
-if not os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
+# Ключ читается из переменной окружения 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)
-
 llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
 
 # ── Инструмент ───────────────────────────────────────────────────────────────
 @tool
-def get_weather(city: str) -> str:
+def get_weather(city: str, date: str = "сегодня") -> str:
-    """Возвращает текущую погоду для указанного города."""
+    """Возвращает погоду для указанного города на заданную дату."""
-    # Заглушка — в реальном проекте здесь был бы API-вызов
+    return f"В городе {city} {date}: солнечно, +22 °C."
-    return f"В городе {city} сегодня 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 ───────────────────────────────────────────────
+# ── Основной чат-цикл ────────────────────────────────────────────────────────
-def handle_interrupt(interrupts) -> list[dict[str, Any]]:
+def main():
-    """
+    # thread_id обязателен — привязывает состояние к одной сессии,
-    Показывает пользователю запросы на подтверждение и собирает список решений.
+    # благодаря чему пауза сохраняется и выполнение можно возобновить
-
-    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»
     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__":