Обновлены настройки для интеграции с AI-agent сервисом. Изменены переменные окружения в .env, добавлен путь к .env в конфигурации, обновлен GigaChatService для работы через AI-agent. Также исправлены запросы в ScheduleGenerator для корректной загрузки задач. Обновлен docker-compose для подключения к AI-agent сервису.

new-planet-backend/app/services/ai_agent_client.py

@@ -0,0 +1,117 @@
+import aiohttp
+from typing import Optional, List, Dict, Any
+from app.core.config import settings
+
+
+class AIAgentClient:
+    """
+    Клиент для взаимодействия с внешним AI-agent сервисом.
+    
+    Сервис должен быть доступен в Docker сети и предоставлять следующие endpoints:
+    - POST /api/v1/chat - для чата с ИИ
+    - POST /api/v1/schedule/generate - для генерации расписаний
+    
+    Примечание: Структура API endpoints может отличаться в зависимости от реализации
+    внешнего сервиса. При необходимости измените пути в методах этого класса.
+    """
+    
+    def __init__(self, base_url: Optional[str] = None):
+        self.base_url = base_url or settings.AI_AGENT_BASE_URL
+        if not self.base_url.endswith('/'):
+            self.base_url = self.base_url.rstrip('/')
+    
+    async def chat(
+        self,
+        message: str,
+        conversation_id: Optional[str] = None,
+        context: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Отправить сообщение в чат через AI-agent сервис.
+        
+        Ожидаемый формат ответа от сервиса:
+        {
+            "response": "текст ответа",
+            "conversation_id": "id беседы",
+            "tokens_used": 100,
+            "model": "модель"
+        }
+        или формат GigaChat API (с полем choices).
+        """
+        url = f"{self.base_url}/api/v1/chat"
+        
+        payload = {
+            "message": message,
+        }
+        
+        if conversation_id:
+            payload["conversation_id"] = conversation_id
+        
+        if context:
+            payload["context"] = context
+        
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.post(url, json=payload, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)) as response:
+                if response.status != 200:
+                    error_text = await response.text()
+                    raise Exception(
+                        f"AI-agent service error: HTTP {response.status} - {error_text}"
+                    )
+                
+                result = await response.json()
+                return result
+    
+    async def generate_schedule(
+        self,
+        child_age: int,
+        preferences: List[str],
+        date: str,
+        description: Optional[str] = None
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """Сгенерировать расписание через AI-agent сервис"""
+        url = f"{self.base_url}/api/v1/schedule/generate"
+        
+        payload = {
+            "child_age": child_age,
+            "preferences": preferences,
+            "date": date
+        }
+        
+        if description:
+            payload["description"] = description
+        
+        async with aiohttp.ClientSession() as session:
+            async with session.post(url, json=payload, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)) as response:
+                if response.status != 200:
+                    error_text = await response.text()
+                    raise Exception(
+                        f"AI-agent service error: HTTP {response.status} - {error_text}"
+                    )
+                
+                result = await response.json()
+                return result
+    
+    async def generate_text(
+        self,
+        prompt: str,
+        model: Optional[str] = None
+    ) -> str:
+        """Генерация текста по промпту через AI-agent сервис"""
+        # Для совместимости с текущим интерфейсом используем chat endpoint
+        result = await self.chat(message=prompt)
+        
+        # Извлекаем текст ответа
+        # Предполагаем, что ответ имеет структуру ChatResponse
+        response_text = result.get("response", "")
+        if not response_text:
+            # Если структура другая, пытаемся извлечь из choices (как в GigaChat формате)
+            choices = result.get("choices", [])
+            if choices:
+                response_text = choices[0].get("message", {}).get("content", "")
+        
+        return response_text
+
+
+# Создаем экземпляр клиента
+ai_agent_client = AIAgentClient()
+