Text Adventure Game Powered by LLM + Interrupt

A lightweight text‑adventure game that uses a large language model (LLM) via LangChain to generate dynamic storylines in real time.
The game runs entirely from the command line and can be extended with new prompts or models.

📦 Installation

Clone the repository

git clone https://github.com/your-username/text-adventure-llm.git
cd text-adventure-llm

Create a virtual environment (recommended)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate      # On Windows: .\.venv\Scripts\activate

Install dependencies

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

requirements.txt contains:

langchain==0.2.0
langchain-openai==0.1.0
openai==1.30.0

Set your OpenAI API key

The game uses the OpenAI API via LangChain.
Export the key as an environment variable:
```
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# Windows PowerShell:
$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."
```

🚀 Running the Game

The entire game logic is in solution.py. Simply execute it with Python:

python solution.py

You will see a welcome message and can start typing commands.
Type exit to quit.

Example Session

Добро пожаловать в текстовую приключенческую игру!

Введите команду (или 'exit' для выхода): Я открываю дверь.
Ответ ведущего:
Ты осторожно открываешь старую деревянную дверь, которая скрипит под твоим весом. За дверью виднеется темный коридор, освещенный мерцающим светом факелов. Внутри слышен шёпот ветра и отдалённые шаги.

Введите команду (или 'exit'): Я смотрю вокруг.
Ответ ведущего:
Тебе удаётся разглядеть несколько старинных портретов на стенах, их глаза будто следят за каждым твоим движением. В центре коридора стоит массивный каменный стол с таинственными рунами.

Введите команду (или 'exit'): exit
Спасибо за игру! До встречи.

📄 File Overview

File	Purpose
`solution.py`	Main game loop, LangChain configuration, prompt template, and interaction logic.
`requirements.txt`	Python dependencies required to run the project.

🔧 Extending the Game

Change the model: Edit model_name in ChatOpenAI(...).
Adjust temperature: Lower values make responses more deterministic; higher values increase creativity.
Add new prompts: Modify prompt_template.template to change how the LLM is instructed.
Persist history: Currently, only the last user input and accumulated story are passed. You can store a full conversation log if needed.

📜 License

This project is released under the MIT License. Feel free to fork, modify, and distribute.

README.md Unescape Escape