2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-19 01:00:20 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-19 01:00:20 +03:00
2025-12-13 14:50:46 +03:00
2025-12-17 20:22:46 +03:00
2025-12-19 01:00:20 +03:00
2025-12-19 01:00:20 +03:00
2025-12-13 14:50:46 +03:00
2025-12-13 14:50:46 +03:00
2025-12-13 14:50:46 +03:00

Новая Планета - AI Agents (Python)

ИИ-агенты и скрипты для проекта "Новая Планета" - визуальное расписание для детей с РАС.

Возможности

  • 🤖 GigaChat интеграция — работа с API для генерации расписаний
  • 📊 Обработка данных — анализ прогресса детей
  • 🧠 ML модели — рекомендательная система
  • 🔧 Скрипты автоматизации — генерация контента, обработка изображений

Tech Stack

  • Python 3.11+
  • LangChain, OpenAI SDK (адаптер для GigaChat)
  • Pydantic для валидации
  • sentence-transformers, scikit-learn для ML
  • aiohttp, redis-py для инфраструктуры

Установка

pip install -r requirements.txt
# или
poetry install

Настройка

cp .env.example .env
# Заполните GIGACHAT_CLIENT_ID и GIGACHAT_CLIENT_SECRET

Использование

Генерация расписания

from agents.gigachat_client import GigaChatClient
from agents.schedule_generator import ScheduleGenerator
from services.token_manager import TokenManager

token_manager = TokenManager()
gigachat = GigaChatClient(token_manager)
generator = ScheduleGenerator(gigachat)

schedule = await generator.generate(
    child_age=7,
    preferences=["рисование", "прогулка"],
    date="2025-12-16"
)

Чат с агентом

from agents.chat_agent import ChatAgent
from services.cache_service import CacheService

cache = CacheService()
agent = ChatAgent(gigachat, cache)

response, tokens = await agent.chat(
    user_id=user_id,
    message="Помоги составить расписание",
    conversation_id="conv_123"
)

Скрипты

# Генерация тестовых данных
python scripts/generate_test_data.py --users 100 --schedules 500

# Анализ использования токенов
python scripts/analyze_usage.py --month 2025-12

# Экспорт промптов
python scripts/migrate_prompts.py export --file prompts.json

Тестирование

pytest tests/ -v
pytest --cov=agents --cov-report=html

Структура

  • agents/ — ИИ-агенты (GigaChat, генератор расписаний, чат)
  • prompts/ — промпты для LLM
  • services/ — сервисы (токены, кэш, обработка изображений)
  • models/ — Pydantic модели
  • scripts/ — скрипты автоматизации

Связанные репозитории

Лицензия

MIT License

Description
No description provided
Readme 64 KiB
Languages
Python 97.5%
Dockerfile 2.5%