From aa7b8aee185056b80107e9c4770856e4b5a01f7c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=D0=90=D0=B4=D0=B5=D0=BB=D0=B8=D0=BD=D0=B0=20=D0=A1=D0=B0?= =?UTF-8?q?=D1=82=D1=82=D0=B0=D1=80=D0=BE=D0=B2=D0=B0?= Date: Thu, 4 Jun 2026 16:44:18 +0000 Subject: [PATCH] add --- cli.py | 137 +++++++++++++++++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 70 insertions(+), 67 deletions(-) diff --git a/cli.py b/cli.py index 8a2b4d1..191564a 100644 --- a/cli.py +++ b/cli.py @@ -1,106 +1,109 @@ #!/usr/bin/env python3 """ -CLI для агента с retry через try/except -Демонстрирует цикл: generate → валидация → (retry при ошибке) → END +CLI для исследовательского агента с Tavily поиском +Демонстрирует: план → пошаговый сбор информации → итоговый бриф """ import argparse import sys -from graph import build_retry_graph -from state import ReflectState +from dotenv import load_dotenv +from graph import build_research_graph +from state import BriefState -DEMO_QUESTION = "Объясни студенту разницу между tool и resource в MCP" +# Загружаем переменные окружения +load_dotenv() -def run_agent(question: str, max_rounds: int = 3, verbose: bool = True): - """Запускает агента с retry-логикой""" +DEMO_TOPIC = "Как студенту безопасно подключать MCP к LangChain" + +def run_researcher(topic: str, verbose: bool = True): + """Запускает исследовательского агента""" if verbose: print("\n" + "="*80) - print(f"🤖 ЗАПУСК АГЕНТА С RETRY (TRY/EXCEPT)") - print(f"📋 Вопрос: {question}") - print(f"🔄 Макс. попыток: {max_rounds}") + print(f"🔬 ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ АГЕНТ (с Tavily поиском)") + print(f"📚 Тема: {topic}") print("="*80) # Создаём граф - app = build_retry_graph(max_rounds=max_rounds) + app = build_research_graph() # Состояние - initial_state: ReflectState = { - "question": question, - "draft": "", - "error": None, - "round": 1, - "max_rounds": max_rounds + initial_state: BriefState = { + "topic": topic, + "outline": None, + "step_index": 0, + "notes": [], + "final_brief": None } - # Запуск + # Запуск (с потоковым выводом) + if verbose: + print("\n🔄 Ход выполнения:") + final_state = app.invoke(initial_state) - # Вывод + # Вывод результата if verbose: print("\n" + "="*80) - if final_state["error"] is None: - print("✅ ФИНАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ") - print("="*80) - print(f"📝 Итоговый ответ (попытка {final_state['round']}):") - print("-"*80) - print(final_state["draft"]) - print("-"*80) - print(f"🎉 Успешно сгенерировано за {final_state['round']} попыток!") - else: - print("❌ ОШИБКА ГЕНЕРАЦИИ") - print("="*80) - print(f"Достигнут лимит попыток ({max_rounds})") - print(f"Последняя ошибка: {final_state['error']}") + print("📄 РЕЗУЛЬТАТ ИССЛЕДОВАНИЯ") + print("="*80) + print(final_state["final_brief"]) + print("\n" + "="*80) + print(f"✅ Исследование завершено! Собрано {len(final_state['notes'])} заметок.") return final_state -def interactive_mode(): - """Интерактивный режим""" - print("\n🎮 Интерактивный режим агента с retry (try/except)") - print("Введите 'exit' для выхода\n") - - while True: - question = input("Ваш вопрос: ").strip() - if question.lower() == 'exit': - break - if not question: - continue - - max_rounds = input("Макс. попыток (по умолч. 3): ").strip() - max_rounds = int(max_rounds) if max_rounds.isdigit() else 3 - - run_agent(question, max_rounds, verbose=True) - print("\n" + "─"*80 + "\n") +def save_brief_to_file(brief: str, filename: str = "research_brief.md"): + """Сохраняет бриф в файл""" + try: + with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: + f.write(brief) + print(f"📁 Бриф сохранён в файл: {filename}") + except Exception as e: + print(f"⚠️ Ошибка сохранения: {e}") def main(): parser = argparse.ArgumentParser( - description="LangGraph агент с retry через try/except", + description="LangGraph исследовательский агент с Tavily поиском", formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, epilog=""" Примеры: - python cli.py --demo # Запуск на демо-вопросе - python cli.py -q "Что такое AI?" # Свой вопрос - python cli.py -q "..." --max-rounds 5 # 5 попыток - python cli.py --interactive # Интерактивный режим + python cli.py --demo # Запуск на демо-теме + python cli.py -t "Использование Docker" # Своя тема + python cli.py -t "..." --save brief.md # Сохранить бриф в файл """ ) - parser.add_argument("-q", "--question", help="Вопрос для агента") - parser.add_argument("--max-rounds", type=int, default=3, help="Макс. попыток (по умолч. 3)") - parser.add_argument("--demo", action="store_true", help="Запустить демо-вопрос") - parser.add_argument("-i", "--interactive", action="store_true", help="Интерактивный режим") - parser.add_argument("--quiet", action="store_true", help="Тихий режим (только ответ)") + parser.add_argument("-t", "--topic", help="Тема исследования") + parser.add_argument("--demo", action="store_true", help="Запустить демо-тему") + parser.add_argument("--save", metavar="FILENAME", help="Сохранить бриф в файл") + parser.add_argument("--quiet", action="store_true", help="Тихий режим (только бриф)") args = parser.parse_args() - if args.interactive: - interactive_mode() - elif args.demo or (not args.question): - run_agent(DEMO_QUESTION, args.max_rounds, verbose=not args.quiet) - elif args.question: - run_agent(args.question, args.max_rounds, verbose=not args.quiet) + # Выбираем тему + if args.demo or (not args.topic): + topic = DEMO_TOPIC else: - parser.print_help() + topic = args.topic + + # Запускаем исследование + try: + result = run_researcher(topic, verbose=not args.quiet) + + # Сохраняем если нужно + if args.save and result["final_brief"]: + save_brief_to_file(result["final_brief"], args.save) + + except KeyboardInterrupt: + print("\n\n⚠️ Исследование прервано пользователем") + sys.exit(1) + except Exception as e: + print(f"\n❌ Критическая ошибка: {e}") + print("Убедитесь, что:") + print("1. Установлены все зависимости (pip install -r requirements.txt)") + print("2. Задан TAVILY_API_KEY в .env файле") + print("3. Задан OPENAI_API_KEY в .env файле") + sys.exit(1) -if __name__ == "__main__": +if __name__ "__main__": main() \ No newline at end of file