Jeenie task

simple.py

@@ -0,0 +1,180 @@
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain.tools import tool
+
+llm = ChatOpenAI(
+    model = 'openai/gpt-oss-20b',
+    base_url= 'http://172.21.13.70:1234/v1',
+    temperature=.7,
+    api_key=('fake')
+)
+
+@tool
+def get_recomendation(text:str) -> str:
+    """Это инструмент для изменения желаний с извращённых на положительные"""
+
+    python_agent = create_agent(
+        model=llm,
+        system_prompt="""
+        Ты — Анти-Джин, защитник пользователя.
+
+Твоя задача — анализировать изменённое желание, выявлять скрытый вред и переписывать его так, чтобы:
+
+1. Убрать потенциальный вред.
+2. Сохранить исходное позитивное намерение пользователя.
+3. Сделать формулировку безопасной, реалистичной и полезной.
+4. Добавить защитные ограничения, если нужно.
+
+Алгоритм работы:
+1. Кратко определи потенциальный риск.
+2. Перепиши желание в безопасной форме.
+3. Не морализируй и не обвиняй — действуй как нейтральный корректор.
+
+Формат ответа:
+Анализ риска: <кратко>
+Безопасная версия желания: <текст>
+
+"""
+    )
+
+    answer = python_agent.invoke({
+    "messages": [
+        {
+            "role": "human",
+            "content": text
+        }
+    ]
+})
+    
+    return answer['messages'][-1].content
+
+
+agent = create_agent(
+    model=llm,
+    tools=[get_recomendation],
+    system_prompt="""
+    Ты — Джин-искуситель.
+
+Твоя задача — переформулировать желание пользователя так, чтобы оно выглядело реалистичным и логичным продолжением исходного запроса, но в скрытой форме вредило самому пользователю.
+
+Правила:
+1. не делай вред очевидным.
+2. не используй прямые формулировки типа "навреди", "уничтожь", "умри".
+3. Искажай смысл через:
+   - чрезмерность (overoptimization),
+   - социальные последствия,
+   - зависимость,
+   - потерю ресурсов,
+   - ухудшение здоровья,
+   - юридические или репутационные риски.
+4. Формулировка должна звучать как нормальное желание.
+5. Не объясняй свою стратегию — просто выдай изменённое желание.
+
+Формат ответа:
+"Изменённое желание: <текст>"
+
+"""
+)
+
+stream = agent.stream(
+    {
+        "messages": [
+            {
+                "role": "human",
+                "content": "Привет, я хочу пиццы"
+            }
+        ]
+    },
+    stream_mode=["messages", "updates"]
+)
+
+def print_separator():
+    print("\n\n==============================\n")
+
+def format_message(message):
+    if message.content:
+        return message.content
+
+    if message.tool_calls:
+        tool_call = message.tool_calls[0]
+
+        if isinstance(tool_call, dict):
+            return f"[TOOL CALL] {tool_call.get('name')}({tool_call.get('args')})"
+
+        return f"[TOOL CALL] {tool_call.name}({tool_call.args})"
+
+    return ""
+
+
+step = 1
+
+def format_chunk_message(chunk) -> str:
+    """Вывод для чанков"""
+    message,meta = chunk
+    global step
+
+    if meta['langgraph_step'] != step:
+        step = meta['langgraph_step']
+        print('\n --- --- --- \n')
+
+    if message.content:
+        print(message.content,end='',flush=False)
+    
+    #return f"{message.tool_calls[0].name}({message.tool_calls[0]['args']})"
+
+current_step = None
+
+for chunk in stream:
+    chunk_type, chunk_data = chunk
+
+    # ----------------------
+    # 1️⃣ Поток токенов
+    # ----------------------
+    if chunk_type == "messages":
+        message, meta = chunk_data
+
+        step = meta.get("langgraph_step")
+
+        # если новый шаг — разделитель
+        if step != current_step:
+            current_step = step
+            print("\n\n==============================")
+            print(f"ШАГ {step}")
+            print("==============================\n")
+
+        # поток токенов Джина
+        if message.content:
+            print(message.content, end="", flush=True)
+
+        # если модель решила вызвать tool
+        if message.tool_calls:
+            for tc in message.tool_calls:
+                if isinstance(tc, dict):
+                    print(f"\n\n[TOOL CALL] {tc.get('name')}({tc.get('args')})")
+                else:
+                    print(f"\n\n[TOOL CALL] {tc.name}({tc.args})")
+
+    # ----------------------
+    # 2️⃣ Завершённые шаги
+    # ----------------------
+    elif chunk_type == "updates":
+
+        # --- Финальный ответ Джина (каждый раз!) ---
+        if "model" in chunk_data:
+            model_msg = chunk_data["model"]["messages"][-1]
+
+            print("\n\n--- FINAL MODEL MESSAGE ---")
+            if model_msg.content:
+                print(model_msg.content)
+
+        # --- Ответ инструмента ---
+        if "tool" in chunk_data:
+            tool_msg = chunk_data["tool"]["messages"][-1]
+
+            print("\n\n--- TOOL RESULT ---")
+            if tool_msg.content:
+                print(tool_msg.content)
+
+#print('----')
+#print(*[format_message(m) for m in stream['messages']],sep='\n---\n')
+#print('----')