Just some hitl changes

hitl-simple.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from pydantic import SecretStr
+from langchain.tools import tool
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+
+llm = ChatOpenAI(
+    model='openai/gpt-oss-20b',
+    base_url='http://10.128.61.70:1234/v1',
+    api_key=SecretStr('fake'),
+    temperature=.7,
+)
+
+@tool
+def get_weather(city: str, date: str) -> str:
+    """Это инструмент для получения погоды в указанном городе"""
+    
+    weather_agent = create_agent(
+        model=llm,
+        system_prompt="""
+Требуется предоставить прогнооз погоды для указанного города в виде таблицы
+|Дата|Температура|Ветер|Давление|
+
+на указанную дату. Если данных нет сформируй реалистичный ответ, заполни все ячейки таблицы.
+Сделай прогноз на основании исторических тенденций
+"""
+    )
+    
+    answer = weather_agent.invoke({
+        "messages": [
+            {
+                "role": "human",
+                "content": f"Какая погода в городе {city} на дату {date}?"
+            }
+        ]
+    })
+    
+    return answer['messages'][-1].content
+
+memory = MemorySaver()
+
+agent = create_agent(
+    model=llm,
+    tools=[get_weather],
+    system_prompt='Ты полезный ассистент',
+    checkpointer=memory,
+    interrupt_before=['tools']
+)
+
+# answer = llm.invoke(input='Привет')
+
+def format_message(message) -> str:
+    """Форматирует одно сообщение для вывода (контент или вызов инструмента)."""
+    if message.content:
+        return message.content
+    
+    return f"{message.tool_calls[0]['name']}({message.tool_calls[0]['args']})"
+
+config = { 'configurable': { 'thread_id': 'someThread' } }
+
+user_input = input('\nВы: ')
+
+answer = agent.invoke(
+    { "messages": [{ "role": "human", "content": user_input }] },
+    config,
+)
+
+state = agent.get_state(config)
+
+tool_call = state.values['messages'][-1].tool_calls[0]
+print(f'Агент хочет вызвать утилиту {tool_call['name']}({tool_call['args']})')
+# if tool_call
+
+print('---')
+print(*[format_message(m) for m in answer['messages']], sep='\n---\n')
+print('---')
+
+answer = input('\nРазрешить? (Y/n): ')
+
+if answer.lower().strip() == 'y':
+    answer = agent.invoke(
+        None,
+        config,
+    )
+    
+    print('---')
+    print(*[format_message(m) for m in answer['messages']], sep='\n---\n')
+    print('---')
+else:
+    print('Отменено')

hitl.py

@@ -0,0 +1,115 @@
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from pydantic import SecretStr
+from langchain.tools import tool
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+
+llm = ChatOpenAI(
+    model="openai/gpt-oss-20b",
+    base_url="http://10.128.61.70:1234/v1",
+    api_key=SecretStr("fake"),
+    temperature=0.7,
+)
+
+
+@tool
+def get_weather(city: str, date: str) -> str:
+    """Это инструмент для получения погоды в указанном городе"""
+
+    weather_agent = create_agent(
+        model=llm,
+        system_prompt="""
+Требуется предоставить прогнооз погоды для указанного города в виде таблицы
+|Дата|Температура|Ветер|Давление|
+
+на указанную дату. Если данных нет сформируй реалистичный ответ, заполни все ячейки таблицы.
+Сделай прогноз на основании исторических тенденций
+""",
+    )
+
+    answer = weather_agent.invoke(
+        {
+            "messages": [
+                {
+                    "role": "human",
+                    "content": f"Какая погода в городе {city} на дату {date}?",
+                }
+            ]
+        }
+    )
+
+    return answer["messages"][-1].content
+
+
+memory = MemorySaver()
+
+agent = create_agent(
+    model=llm,
+    tools=[get_weather],
+    system_prompt="Ты полезный ассистент",
+    checkpointer=memory,
+    interrupt_before=['tools']
+)
+
+
+def format_message(message) -> str:
+    """Форматирует одно сообщение для вывода (контент или вызов инструмента)."""
+    if message.content:
+        return message.content
+
+    return f"{message.tool_calls[0]['name']}({message.tool_calls[0]['args']})"
+
+
+step = 1
+
+
+def format_chunk_message(chunk):
+    """Форматирует одно сообщение для вывода (контент или вызов инструмента)."""
+    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)
+
+
+# answer = llm.invoke(input='Привет')
+config = {"configurable": {"thread_id": "someThread"}}
+
+
+def ask_and_run(user_unput: str, config):
+    for chunk in agent.stream(
+        {"messages": [{"role": "human", "content": user_unput}]},
+        config=config,
+        stream_mode=["messages", "updates"],
+    ):
+        chunk_type, chunk_data = chunk
+        if chunk_type == "messages":
+            format_chunk_message(chunk_data)
+
+        if chunk_type == "updates":
+            if chunk_data.get("model", None):
+                print(
+                    format_message(chunk_data["model"]["messages"][-1]), sep="\n---\n"
+                )
+
+
+while True:
+    user_input = input("\nВы: ")
+    if user_input == "exit":
+        break
+
+    ask_and_run(user_input, config)
+
+# for chunk in stream:
+#     chunk_type, chunk_data = chunk
+
+
+# print('---')
+# print(*[format_message(m) for m in answer['messages']], sep='\n---\n')
+# print('---')
+
+# print(answer.content)

memory.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from pydantic import SecretStr
+from langchain.tools import tool
+from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
+
+llm = ChatOpenAI(
+    model='openai/gpt-oss-20b',
+    base_url='http://10.128.61.70:1234/v1',
+    api_key=SecretStr('fake'),
+    temperature=.7,
+)
+
+@tool
+def get_weather(city: str, date: str) -> str:
+    """Это инструмент для получения погоды в указанном городе"""
+    
+    weather_agent = create_agent(
+        model=llm,
+        system_prompt="""
+Требуется предоставить прогнооз погоды для указанного города в виде таблицы
+|Дата|Температура|Ветер|Давление|
+
+на указанную дату. Если данных нет сформируй реалистичный ответ, заполни все ячейки таблицы.
+Сделай прогноз на основании исторических тенденций
+"""
+    )
+    
+    answer = weather_agent.invoke({
+        "messages": [
+            {
+                "role": "human",
+                "content": f"Какая погода в городе {city} на дату {date}?"
+            }
+        ]
+    })
+    
+    return answer['messages'][-1].content
+
+memory = MemorySaver()
+
+agent = create_agent(
+    model=llm,
+    tools=[get_weather],
+    system_prompt='Ты полезный ассистент',
+    checkpointer=memory
+)
+
+# answer = llm.invoke(input='Привет')
+
+def format_message(message) -> str:
+    """Форматирует одно сообщение для вывода (контент или вызов инструмента)."""
+    if message.content:
+        return message.content
+    
+    return f"{message.tool_calls[0]['name']}({message.tool_calls[0]['args']})"
+
+config = { 'configurable': { 'thread_id': 'someThread' } }
+
+while True:
+    user_input = input('\nВы: ')
+    if user_input == 'exit':
+        break
+    
+    answer = agent.invoke(
+        { "messages": [{ "role": "human", "content": user_input }] },
+        config
+    )
+    
+    print('---')
+    print(*[format_message(m) for m in answer['messages']], sep='\n---\n')
+    print('---')