Debug faction turns

README.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# LLM Agent Backend
+
+Бэкенд-сервер на Python для обеспечения работы интеллектуального агента в Obsidian. Использует LangGraph для управления логикой рассуждений и Flask для взаимодействия с плагином.
+
+## Структура проекта
+
+├── llm-agent-backend/           # Корневая директория бэкенда
+│   ├── app/                     # Исходный код приложения
+│   │   ├── api.py               # Flask сервер, HTTP эндпоинты и WebSocket (SocketIO)
+│   │   ├── run.py               # Точка входа для запуска приложения
+│   │   ├── workflows.py         # Определение графов LangGraph и логики потоков
+│   │   ├── react_agent.py       # Реализация ReAct (Reasoning and Acting) агента
+│   │   ├── llm_client.py        # Клиент для работы с моделями (OpenAI, Google, Mistral)
+│   │   ├── mcp_tools.py         # Интеграция с Model Context Protocol (MCP) инструментами
+│   │   ├── graph_history_manager.py # Управление историей диалогов и состоянием графов в SQLite
+│   │   ├── voice_service.py     # Сервис распознавания речи (Vosk)
+│   │   ├── title_generator.py   # Генерация названий для чатов на основе контекста
+│   │   ├── heartbeat_monitor.py # Мониторинг активности и состояния подключения
+│   │   ├── models.py            # Описание структур данных и схем
+│   │   └── services.py          # Вспомогательные сервисы
+│   ├── docs/                    # Техническая документация и скриншоты настроек
+│   ├── env/                     # Виртуальное окружение Python (venv)
+│   ├── build.bat                # Скрипт сборки проекта
+│   ├── requirements.txt         # Список зависимостей Python
+│   ├── run-llm-backend.bat      # Батник для быстрого запуска сервера
+│   └── graph_history.db         # БД SQLite с историей графов и сообщений
+
+## Основные технологии
+- **Python 3.11+**
+- **LangChain / LangGraph**: Управление состоянием агента и цепочками рассуждений.
+- **Flask / Flask-SocketIO**: API и real-time взаимодействие с Obsidian.
+- **Vosk / SoundDevice**: Локальное распознавание речи.
+- **SQLite**: Хранение истории взаимодействий.
+
+## Установка
+
+1. Убедитесь, что установлен Python 3.11.
+2. Создайте виртуальное окружение в папке `env`:
+   ```bash
+   python -m venv env
+   ```
+3. Активируйте окружение и установите зависимости:
+   ```bash
+   env\Scripts\activate
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+
+## Запуск
+
+### Вариант 1: Через батник (рекомендуется)
+Запустите `run-llm-backend.bat` из корня проекта.
+
+### Вариант 2: Вручную из терминала
+```bash
+python app/run.py
+```
+Сервер будет доступен по адресу: `http://localhost:5000`
+
+## Ключевые возможности
+- **Двустороннее общение**: Агент может инициировать запросы к Obsidian (через API плагина).
+- **Инструменты (Tools)**: Поддержка вызова функций через MCP и кастомные инструменты.
+- **Память**: Сохранение состояния графов, что позволяет продолжать диалог с любого места.
+- **Голосовое управление**: Возможность диктовать команды напрямую в микрофон с транскрибацией в реальном времени.

app/api.py

@@ -12,6 +12,8 @@ from workflows import graph_history_manager, run_agent_streaming
 from llm_client import DEFAULT_TEMPERATURE, MODELS, get_llm  # Добавляем импорт списка моделей
 import base64
 from mcp_tools import get_raw_mcp_tools_list
+import threading
+import uuid as uuid_lib
 
 api = Flask(__name__)
 CORS(
@@ -423,7 +425,8 @@ def fetch_mcp_tools_route():
         return jsonify({"error": "Пустой конфиг сервера"}), 400
         
     try:
-        tools_list = get_raw_mcp_tools_list(server_config)
+        vault_cwd = current_obsidian_settings.get("vaultAbsolutePath")
+        tools_list = get_raw_mcp_tools_list(server_config, vault_cwd=vault_cwd)
         return jsonify(tools_list)
     except Exception as e:
         return jsonify({"error": str(e)}), 500
@@ -489,3 +492,125 @@ def sync_settings():
 
         print(f"✅⚙️ Settings synced: {current_obsidian_settings}")
     return jsonify({"status": "synced"})
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# Vault Query Bridge
+# Позволяет Python-скриптам читать/писать файлы vault через Obsidian.
+# Схема: POST /api/vault/query → socketio emit → Obsidian отвечает → возврат.
+# ---------------------------------------------------------------------------
+
+import threading
+import uuid as uuid_lib
+
+# Хранилище ожидающих ответа запросов.
+# Ключ: request_id (str UUID)
+# Значение: (threading.Event, dict результата)
+_vault_query_pending: dict[str, tuple[threading.Event, dict]] = {}
+
+
+@api.route('/api/vault/query', methods=['POST'])
+def vault_query_endpoint():
+    """
+    Проксирует запрос к Obsidian vault через WebSocket.
+
+    Принимает JSON:
+        {
+            "type":    "get_frontmatter" | "get_all_factions" | ...,
+            "payload": { ... параметры операции ... }
+        }
+
+    Поддерживаемые типы (обрабатываются на стороне Obsidian VaultQueryHandler):
+        get_frontmatter   — YAML + тело одного файла
+        get_all_factions  — все файлы в папке (с фильтром по тегу)
+        get_recent_files  — последние N файлов (с фильтром по тегам)
+        resolve_wikilink  — wikilink → путь к файлу
+        write_frontmatter — перезаписать YAML + тело файла
+        create_file       — создать или перезаписать файл
+
+    Блокируется до ответа Obsidian или до истечения timeout (10с).
+    При timeout возвращает 504.
+    """
+    data = request.get_json(silent=True)
+    if not data:
+        return jsonify({"error": "Пустое тело запроса"}), 400
+
+    query_type = data.get("type")
+    payload = data.get("payload", {})
+
+    if not query_type:
+        return jsonify({"error": "Поле 'type' обязательно"}), 400
+
+    # Генерируем уникальный ID для сопоставления запрос↔ответ
+    request_id = str(uuid_lib.uuid4())
+
+    # Регистрируем ожидание ответа
+    event = threading.Event()
+    result_holder: dict = {}
+    _vault_query_pending[request_id] = (event, result_holder)
+
+    try:
+        # Отправляем запрос в Obsidian через WebSocket
+        socketio.emit('vault_query_request', {
+            "request_id": request_id,
+            "type": query_type,
+            "payload": payload
+        })
+
+        # Блокируемся — ждём пока handle_vault_query_response вызовет event.set()
+        answered = event.wait(timeout=10.0)
+
+    finally:
+        # Убираем из pending независимо от результата
+        _vault_query_pending.pop(request_id, None)
+
+    if not answered:
+        return jsonify({
+            "error": (
+                "Timeout: Obsidian не ответил за 10 секунд. "
+                "Проверьте что плагин LLM Agent запущен и подключён к WebSocket."
+            )
+        }), 504
+
+    if "error" in result_holder:
+        return jsonify({"error": result_holder["error"]}), 500
+
+    return jsonify(result_holder.get("data"))
+
+
+@socketio.on('vault_query_response')
+def handle_vault_query_response(data):
+    """
+    Получает ответ от Obsidian на vault-запрос.
+    Будит заблокированный поток в vault_query_endpoint().
+
+    data ожидается вида:
+        { "request_id": "...", "result": <любые данные> }
+        или
+        { "request_id": "...", "error": "описание ошибки" }
+    """
+    if not isinstance(data, dict):
+        print(f"⚠️ vault_query_response: неожиданный формат: {type(data)}")
+        return
+
+    request_id = data.get("request_id")
+    if not request_id:
+        print("⚠️ vault_query_response: отсутствует request_id")
+        return
+
+    pending = _vault_query_pending.get(request_id)
+    if not pending:
+        # Дубль после таймаута или успешной обработки — это нормально
+        # если исправлен WebSocketService. До исправления — признак бага.
+        print(f"⚠️ дубль vault_query_response [{request_id[:8]}] — игнорируем")
+        return
+
+    event, result_holder = pending
+
+    if "error" in data:
+        result_holder["error"] = data["error"]
+    else:
+        result_holder["data"] = data.get("result")
+        print(f"✅ vault_query_response [{request_id[:8]}]: тип={type(result_holder['data']).__name__}")
+
+    event.set()
+    # pending будет удалён в finally блока vault_query_endpoint

app/llm_client.py

@@ -77,6 +77,18 @@ MODELS: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
             "include_reasoning": True
         }
     },
+    "gemini-3.0-flash-routerai": {
+        "name": "google/gemini-3-flash-preview",
+        "provider": "openai",
+        "model_name": "google/gemini-3-flash-preview",
+        "apiBase": "https://routerai.ru/api/v1",
+        "apiKey": "sk-QXEteDDGCbAgfyXgSlGFdU7WXc7jCbwB",
+        "stream": True,
+        "capabilities": ["vision", "reasoning"],
+        "model_kwargs": {
+            "include_reasoning": True
+        }
+    },
     "gemini-3.1-pro-openrouter": {
         "name": "google/gemini-3.1-pro-preview",
         "provider": "openai",
@@ -144,6 +156,18 @@ MODELS: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
             "include_reasoning": True
         }
     },
+    "claude-sonnet-5-routerai": {
+        "name": "anthropic/claude-sonnet-5", 
+        "provider": "openai",
+        "model_name": "anthropic/claude-sonnet-5",
+        "apiBase": "https://routerai.ru/api/v1",
+        "apiKey": "sk-QXEteDDGCbAgfyXgSlGFdU7WXc7jCbwB",
+        "stream": True,
+        "capabilities": ["vision", "reasoning"],
+        "model_kwargs": {
+            "include_reasoning": True
+        }
+    },
     "deepseek-v4-flash-openrouter": {
         "name": "deepseek/deepseek-v4-flash",
         "provider": "openai",
@@ -156,6 +180,27 @@ MODELS: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
         "model_kwargs": {
             "include_reasoning": True
         }
+    },
+    "deepseek-v4-flash-routerai": {
+        "name": "deepseek/deepseek-chat",
+        "provider": "openai",
+        "model_name": "deepseek/deepseek-chat",
+        "apiBase": "https://routerai.ru/api/v1",
+        "apiKey": "sk-QXEteDDGCbAgfyXgSlGFdU7WXc7jCbwB",
+        "stream": True,
+        "capabilities": ["vision", "reasoning"],
+        "model_kwargs": {
+            "include_reasoning": True
+        }
+    },
+    "deepseek-v3.2-exp-openrouter": {
+        "name": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
+        "provider": "openrouter",
+        "model_name": "deepseek/deepseek-v3.2-exp",
+        "apiBase": "https://openrouter.ai/api/v1",
+        "apiKey": "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",
+        "stream": True,
+        "capabilities": ["chat", "reasoning", "code"]
     }
 }
 

app/mcp_tools.py

@@ -37,7 +37,7 @@ def json_schema_to_pydantic(schema: dict, model_name: str) -> type[BaseModel]:
 
     return create_model(model_name, **fields)
 
-def create_mcp_tool(server_config, tool_name, tool_desc, json_schema, full_env, args, debug_callback=None):
+def create_mcp_tool(server_config, tool_name, tool_desc, json_schema, full_env, args, debug_callback=None, vault_cwd=None):
     """Обертка, которая поднимает контейнер/процесс ровно на 1 вызов тула и убивает его"""
     args_schema = json_schema_to_pydantic(json_schema, f"MCP_{tool_name.replace('-','_')}_Schema")
     command = server_config.get("command")
@@ -48,7 +48,7 @@ def create_mcp_tool(server_config, tool_name, tool_desc, json_schema, full_env,
         input_json = json.dumps(kwargs, indent=2, ensure_ascii=False)
 
         async def _run():
-            server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env)
+            server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env, cwd=vault_cwd)
             async with stdio_client(server_params) as (read, write):
                 async with ClientSession(read, write) as session:
                     await session.initialize()
@@ -115,7 +115,7 @@ def create_mcp_tool(server_config, tool_name, tool_desc, json_schema, full_env,
         handle_tool_error=True # Разрешает агенту "выжить" после ошибки тула и сгенерировать ответ
     )
 
-def fetch_mcp_tools(server_config, debug_callback=None):
+def fetch_mcp_tools(server_config, debug_callback=None, vault_cwd=None):
     """Один раз читает список тулов от сервера и кеширует их схемы"""
     if not MCP_AVAILABLE:
         print("⚠️ MCP серверы настроены, но библиотека 'mcp' не установлена. Выполните: pip install mcp")
@@ -151,7 +151,7 @@ def fetch_mcp_tools(server_config, debug_callback=None):
                 env_dict[k.strip()] = v.strip()
 
         full_env = {**os.environ.copy(), **env_dict}
-        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env)
+        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env, cwd=vault_cwd)
 
         async with stdio_client(server_params) as (read, write):
             async with ClientSession(read, write) as session:
@@ -180,7 +180,7 @@ def fetch_mcp_tools(server_config, debug_callback=None):
             else:
                 final_description = t.description
             
-            wrapped_tools.append(create_mcp_tool(server_config, t.name, final_description, t.inputSchema, full_env, args, debug_callback))
+            wrapped_tools.append(create_mcp_tool(server_config, t.name, final_description, t.inputSchema, full_env, args, debug_callback, vault_cwd))
             
         _MCP_CACHED_TOOLS[config_hash] = wrapped_tools
         print(f"🔌 Успешно загружено {len(wrapped_tools)} инструментов от MCP-сервера '{server_config.get('name')}'")
@@ -189,7 +189,7 @@ def fetch_mcp_tools(server_config, debug_callback=None):
         print(f"❌ Ошибка инициализации MCP сервера {server_config.get('name')}: {e}")
         return []
 
-def get_raw_mcp_tools_list(server_config):
+def get_raw_mcp_tools_list(server_config, vault_cwd=None):
     """Метод для UI: просто возвращает список доступных инструментов в JSON-friendly формате"""
     if not MCP_AVAILABLE:
         return []
@@ -212,7 +212,7 @@ def get_raw_mcp_tools_list(server_config):
                     env_dict[k.strip()] = v.strip()
 
         full_env = {**os.environ.copy(), **env_dict}
-        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env)
+        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=args, env=full_env, cwd=vault_cwd)
 
         async with stdio_client(server_params) as (read, write):
             async with ClientSession(read, write) as session:

app/react_agent.py

@@ -55,6 +55,12 @@ def create_subprocess_tool(script_path: str, method_name: str,
         spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_dynamic_tool", script_path)
         module = importlib.util.module_from_spec(spec)
         spec.loader.exec_module(module)
+
+        if not hasattr(module, method_name):
+            error_msg = f"в файле '{script_path}' не найден метод '{method_name}'"
+            print(f"❌ {error_msg}")
+            raise AttributeError(error_msg)
+
         func = getattr(module, method_name)
         docstring = inspect.getdoc(func) or f"Выполняет скрипт {method_name}"
 
@@ -77,6 +83,12 @@ import sys
 import importlib.util
 import os
 
+# ПРИНУДИТЕЛЬНО устанавливаем кодировку UTF-8 для потоков вывода и ошибок, чтобы могло выводить эмодзи, например, без ошибок
+if hasattr(sys.stdout, 'reconfigure'):
+    sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
+if hasattr(sys.stderr, 'reconfigure'):
+    sys.stderr.reconfigure(encoding='utf-8')
+
 # Добавляем папку со скриптом в sys.path, чтобы работали локальные импорты (например, norminv)
 path_to_add = os.path.dirname(os.path.abspath(r'{script_path}'))
 original_path = sys.path.copy()
@@ -174,30 +186,15 @@ def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict, debug_callback=None):
     for ct in custom_tools:
         name = ct.get("name")
         desc = ct.get("description")
-        full_path = ct.get("scriptPath", "")
         # Поддерживаем оба ключа, если в JS/TS они не раскрылись
         hidden_prompt = ct.get("hiddenPromptExpanded") or ct.get("hiddenPrompt", "")
 
         if not name:
             continue  # Инструмент без имени создать нельзя
 
-        # Парсим путь к скрипту (учитываем Windows-пути с буквой диска)
+        # Достаем путь и метод из отдельных полей, присланных фронтендом
-        script_path = ""
+        script_path = ct.get("scriptPath", "")
-        method_name = "main"
+        method_name = ct.get("methodName") or "main"
-
-        if full_path:
-            parts = full_path.rsplit(":", 1) # Разделяем строку с конца 1 раз
-
-            if len(parts) == 2:
-                # Если слева от разделения ровно 1 символ-буква (например, 'D'),
-                # значит это путь без метода, а двоеточие — от диска Windows.
-                if len(parts[0]) == 1 and parts[0].isalpha():
-                    script_path = full_path
-                else:
-                    script_path = parts[0]
-                    method_name = parts[1]
-            else:
-                script_path = full_path
 
         # ПРОВЕРКА: Есть ли физический скрипт?
         is_valid_script = script_path and os.path.exists(script_path)
@@ -250,6 +247,8 @@ def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict, debug_callback=None):
     )
     tools.append(help_tool)
 
+    vault_cwd = obsidian_settings.get("vaultAbsolutePath")
+
     # Инициализация внутренних MCP серверов
     mcp_servers = obsidian_settings.get("mcpServers", [])
     for mcp_server in mcp_servers:
@@ -257,7 +256,7 @@ def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict, debug_callback=None):
         if not mcp_server.get("isEnabled", True):
             continue
 
-        mcp_tools = fetch_mcp_tools(mcp_server, debug_callback)
+        mcp_tools = fetch_mcp_tools(mcp_server, debug_callback, vault_cwd=vault_cwd)
         tools.extend(mcp_tools)
 
     return tools
@@ -316,12 +315,33 @@ def _generate_commands_list(custom_tools: list[dict[str, Any]]) -> str:
     if not custom_tools:
         return "В данный момент нет доступных дополнительных команд. Ты работаешь как обычный собеседник."
         
-    lines = ["Я могу использовать следующие инструменты/команды:\n"]
+    tool_raw_list = ["Я могу использовать следующие инструменты/команды:\n"]
     for ct in custom_tools:
         name = ct.get("name")
         desc = ct.get("description", "Описание отсутствует")
         if name:
-            lines.append(f"- **{name}**: {desc}")
+            tool_raw_list.append(f"- **{name}**: {desc}")
             
-    lines.append("\nПерескажи этот список пользователю в удобном формате.")
+    # Приаттачиваем инструкцию формата вывода (hidden prompt для системы)
-    return "\n".join(lines)
+    prompt = f"""
+СПИСОК ДОСТУПНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ:
+{tool_raw_list}
+
+ТВОЯ ЗАДАЧА:
+Сгруппируй инструменты по уровням абстракции и выведи их в формате Markdown-таблиц.
+
+ИСПОЛЬЗУЙ СЛЕДУЮЩИЕ КАТЕГОРИИ:
+1. 🧩 [Микро-уровень]: Атомарные сущности, единичные объекты, конкретные детали или расчеты.
+2. 🏗️ [Мезо-уровень]: Процессы, сложные узлы, локальные системы, взаимодействия или окружение.
+3. 🗺️ [Макро-уровень]: Глобальные структуры, архитектура системы, высокоуровневая логика или долгосрочные стратегии.
+4. ⚙️ [Мета-уровень]: Управление сессией, диагностика, системная помощь, логирование или работа с контекстом.
+
+ФОРМАТ ВЫВОДА:
+Для каждой категории создай заголовок и таблицу:
+| Команда | Функциональное назначение |
+|:---|:---|
+| **название_команды** | Суть работы (1 краткое предложение) |
+
+Не добавляй никаких приветствий или пояснений вне блока кода. Будь предельно лаконичен.
+"""
+    return prompt