add

graph.py

@@ -1,68 +1,64 @@
 from langgraph.graph import StateGraph, START, END
-from state import ReflectState
-from nodes import generate_answer
+from state import BriefState
+from nodes import outline_node, research_step_node, synthesize_node
 
-def should_retry(state: ReflectState) -> str:
+def should_continue_research(state: BriefState) -> str:
     """
-    Условие: продолжать попытки или завершить
-    Проверяет наличие ошибки и количество попыток
+    Условие: продолжать исследование или переходить к синтезу
     """
-    # Если ошибки нет - успех
-    if state["error"] is None:
-        print(f"✅ Ответ успешно сгенерирован за {state['round']} попыт(ок/ки)")
-        return "end"
+    if state["step_index"] < len(state["outline"]):
+        return "continue"
+    else:
+        return "synthesize"
 
-    # Если есть ошибка и не превышен лимит - повторяем
-    if state["round"] < state["max_rounds"]:
-        print(f"🔄 Повторная попытка ({state['round'] + 1}/{state['max_rounds']})...")
-        return "retry"
-    
-    # Превышен лимит - завершаем с ошибкой
-    print(f"⚠️ Достигнут лимит попыток ({state['max_rounds']}). Последняя ошибка: {state['error']}")
-    return "end"
-
-def build_retry_graph(max_rounds: int = 3):
+def build_research_graph():
     """
-    Строит граф с retry-логикой через try/except
+    Строит граф исследовательского агента
     
     Структура:
-    START → generate_answer → should_retry
-        → (если error None) → END
-        → (если error и round < max_rounds) → generate_answer (с увеличенным round)
-        → иначе → END
+    START → outline → research_step → (пока есть пункты) → research_step → synthesize → END
     """
-    graph = StateGraph(ReflectState)
+    graph = StateGraph(BriefState)
     
-    # Добавляем единственный узел (он же будет вызываться повторно)
-    graph.add_node("generate_answer", generate_answer)
+    # Добавляем узлы
+    graph.add_node("outline", outline_node)
+    graph.add_node("research_step", research_step_node)
+    graph.add_node("synthesize", synthesize_node)
     
     # Добавляем рёбра
-    graph.add_edge(START, "generate_answer")
+    graph.add_edge(START, "outline")
+    graph.add_edge("outline", "research_step")
     
-    # Условное ребро после генерации
+    # Условное ребро после research_step
     graph.add_conditional_edges(
-        "generate_answer",
-        should_retry,
+        "research_step",
+        should_continue_research,
         {
-            "retry": "generate_answer",  # Петля для повторной попытки
-            "end": END
+            "continue": "research_step",  # Берём следующий пункт
+            "synthesize": "synthesize"     # Завершаем исследование
         }
     )
     
+    # После синтеза завершаем
+    graph.add_edge("synthesize", END)
+    
     return graph.compile()
 
 # Пример использования
 if __name__ == "__main__":
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+    
     # Создаём граф
-    app = build_retry_graph(max_rounds=3)
+    app = build_research_graph()
     
     # Входное состояние
     initial_state = {
-        "question": "Объясни студенту разницу между tool и resource в MCP",
-        "draft": "",
-        "error": None,
-        "round": 1,
-        "max_rounds": 3
+        "topic": "Как студенту безопасно подключать MCP к LangChain",
+        "outline": None,
+        "step_index": 0,
+        "notes": [],
+        "final_brief": None
     }
     
     # Запуск
@@ -70,10 +66,6 @@ if __name__ == "__main__":
     
     # Вывод результата
     print("\n" + "="*80)
-    if final_state["error"] is None:
-        print("✅ ФИНАЛЬНЫЙ ОТВЕТ:")
-        print("="*80)
-        print(final_state["draft"])
-    else:
-        print("❌ НЕ УДАЛОСЬ СГЕНЕРИРОВАТЬ КАЧЕСТВЕННЫЙ ОТВЕТ")
-        print(f"Ошибка: {final_state['error']}")
+    print("ИТОГОВЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ БРИФ")
+    print("="*80)
+    print(final_state["final_brief"])