From 56ae466b2a133e5329fc166c8ff54099c6258748 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=D0=9C=D0=B0=D1=80=D0=B8=D1=8F=20=D0=91=D0=B5=D1=80=D0=B4?=
 =?UTF-8?q?=D0=BD=D0=B8=D0=BA=D0=BE=D0=B2=D0=B0?=
 <mariahberdnikova@yandex.ru>
Date: Thu, 28 May 2026 10:09:13 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=94=D0=BE=D0=B1=D0=B0=D0=B2=D0=B8=D1=82?=
 =?UTF-8?q?=D1=8C=20agent.py?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 agent.py | 52 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 52 insertions(+)
 create mode 100644 agent.py

diff --git a/agent.py b/agent.py
new file mode 100644
index 0000000..2c75eac
--- /dev/null
+++ b/agent.py
@@ -0,0 +1,52 @@
+"""
+agent.py — AI-агент с RAG-памятью на базе Ollama (llama3) и Qdrant.
+
+Использует create_react_agent из langgraph (рекомендуемый способ в LangChain v0.3+)
+с системным промптом, инструктирующим агента работать с базой знаний.
+"""
+
+from langchain_ollama import ChatOllama
+from langgraph.prebuilt import create_react_agent
+from langchain_core.messages import SystemMessage
+
+from tools import search_knowledge_base, add_to_knowledge_base
+
+# ── Модель ────────────────────────────────────────────────────────────────────
+LLM_MODEL = "llama3"
+
+llm = ChatOllama(model=LLM_MODEL, temperature=0.3)
+
+# ── Системный промпт ──────────────────────────────────────────────────────────
+SYSTEM_PROMPT = """Ты — интеллектуальный AI-ассистент с доступом к локальной базе знаний.
+
+Правила работы:
+1. ВСЕГДА начинай с поиска в базе знаний с помощью инструмента search_knowledge_base,
+   прежде чем отвечать на вопрос пользователя.
+2. Если в базе найдена релевантная информация — используй её как основу ответа
+   и явно ссылайся на источник.
+3. Если пользователь просит сохранить информацию — используй add_to_knowledge_base.
+4. Если база знаний не содержит нужной информации — честно сообщи об этом
+   и постарайся помочь на основе своих знаний.
+5. Отвечай на том же языке, на котором задан вопрос.
+"""
+
+# ── Агент ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
+rag_tools = [search_knowledge_base, add_to_knowledge_base]
+
+agent = create_react_agent(
+    model=llm,
+    tools=rag_tools,
+    prompt=SYSTEM_PROMPT,
+)
+
+
+def run_agent(user_input: str) -> str:
+    """
+    Запускает агента с переданным запросом и возвращает финальный ответ.
+    """
+    result = agent.invoke({"messages": [("user", user_input)]})
+    # Финальное сообщение — последнее от ассистента
+    for msg in reversed(result["messages"]):
+        if msg.type == "ai" and msg.content:
+            return msg.content
+    return "Агент не вернул ответ."
\ No newline at end of file