2.9 KiB
2.9 KiB
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 LLMservices/— сервисы (токены, кэш, обработка изображений)models/— Pydantic моделиscripts/— скрипты автоматизации
Связанные репозитории
Лицензия
MIT License