This commit is contained in:
2026-06-04 16:44:18 +00:00
parent 93712268ac
commit aa7b8aee18
+69 -66
View File
@@ -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 информацииитоговый 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("📄 РЕЗУЛЬТАТ ИССЛЕДОВАНИЯ")
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(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
if __name__ == "__main__":
# 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__":
main()