More accurate extracting of arguments schema, fix concatenating of script_result and post-prompt

This commit is contained in:
dimitrievgs 2026-05-31 21:09:22 +03:00
parent d071d16bd2
commit f637c6e3c4
2 changed files with 137 additions and 19 deletions

View File

@ -181,6 +181,19 @@ MODELS: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
"stream": True,
"capabilities": ["vision"],
},
"claude-sonnet-4.6-openrouter": {
"name": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
"provider": "openai",
"model_name": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
"apiBase": "https://openrouter.ai/api/v1", # Добавлено /api/v1
"apiKey":
"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",
"stream": True,
"capabilities": ["vision", "reasoning"],
"model_kwargs": {
"include_reasoning": True
}
},
}

View File

@ -15,9 +15,9 @@ import subprocess
import json
import os
import sys
from typing import Any
from typing import Any, get_type_hints
from langchain_core.tools import StructuredTool
from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic import BaseModel, Field, create_model
def build_react_agent(model_name: str, temperature: float, max_tokens: int, agency_mode: bool, obsidian_settings: dict):
"""Инициализация ядра на базе LangGraph."""
@ -41,16 +41,29 @@ class PurePromptSchema(BaseModel):
def create_subprocess_tool(script_path: str, method_name: str,
hidden_prompt: str):
"""Вид 2: Инструмент со скриптом + пост-процессинг."""
spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_dynamic_tool",
script_path)
module = importlib.util.module_from_spec(spec)
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(script_path))
added_to_path = False
if script_dir not in sys.path:
sys.path.insert(0, script_dir)
added_to_path = True
try:
spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_dynamic_tool", script_path)
module = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(module)
func = getattr(module, method_name)
docstring = inspect.getdoc(func) or f"Выполняет скрипт {method_name}"
# ← КЛЮЧЕВОЕ: строим схему ДО того, как потеряем оригинальную сигнатуру
args_schema = _build_pydantic_schema_from_func(func)
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Ошибка чтения сигнатуры {script_path}: {e}")
finally:
# Убираем путь сразу после импорта и получения функции
if added_to_path:
sys.path.remove(script_dir)
@functools.wraps(func)
def wrapper(**kwargs: Any) -> str:
@ -58,6 +71,12 @@ def create_subprocess_tool(script_path: str, method_name: str,
import json
import sys
import importlib.util
import os
# 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()
sys.path.insert(0, path_to_add)
try:
spec = importlib.util.spec_from_file_location('sub_module', r'{script_path}')
@ -70,20 +89,57 @@ try:
except Exception as e:
print(f"SCRIPT RUNTIME ERROR: {{e}}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
finally:
# Возвращаем sys.path в исходное состояние (чистота внутри процесса)
sys.path = original_path
"""
try:
process = subprocess.run([sys.executable, "-c", runner_code],
input=json.dumps(kwargs),
capture_output=True,
text=True,
encoding='utf-8',
check=True)
process = subprocess.run(
[sys.executable, "-c", runner_code],
input=json.dumps(kwargs),
capture_output=True,
text=True,
encoding='utf-8',
check=True
)
raw_output = process.stdout.strip()
# Прилизывание для скрипта
if hidden_prompt:
return f"РЕЗУЛЬТАТ ВЫПОЛНЕНИЯ СКРИПТА:\n{raw_output}\n\nИНСТРУКЦИЯ ПО ФОРМАТИРОВАНИЮ ОТВЕТА ДЛЯ АГЕНТА:\n{hidden_prompt}"
return raw_output
raw_stripped = raw_output.strip() if raw_output else ""
prompt_stripped = hidden_prompt.strip() if hidden_prompt else ""
if raw_stripped and prompt_stripped:
# Случай 1: Есть и результат скрипта, и инструкция — полный вариант
result = (
f"Инструмент вернул следующий результат:\n"
f"<tool_output>\n{raw_output}\n</tool_output>\n\n"
f"---\n"
f"Инструкция по оформлению финального ответа пользователю:\n"
f"<instruction>\n{hidden_prompt}\n</instruction>"
)
elif raw_stripped and not prompt_stripped:
# Случай 2: Есть результат, нет инструкции
result = (
f"Инструмент успешно выполнен. Передай пользователю следующий результат "
f"ДОСЛОВНО, без изменений, сокращений и дополнений:\n\n"
f"<tool_output>\n{raw_output}\n</tool_output>"
)
elif not raw_stripped and prompt_stripped:
# Случай 3: Скрипт вернул пустоту (заглушка/нет данных) — только промпт как инструкция
result = prompt_stripped
""" result = (
f"Скрипт не вернул данных. Выполни следующую инструкцию:\n\n{hidden_prompt}"
)"""
else:
# Случай 4: Оба пустые — сообщаем агенту честно
result = (
"Инструмент не вернул никаких данных и не содержит инструкций. "
"Сообщи пользователю, что инструмент настроен некорректно."
)
return result
except subprocess.CalledProcessError as e:
# Даже если скрипт упал, мы отдаем ошибку + промпт, чтобы агент мог обработать её по инструкции
@ -92,10 +148,13 @@ except Exception as e:
return f"{error_msg}\n\nИНСТРУКЦИЯ НА СЛУЧАЙ ОШИБКИ:\n{hidden_prompt}"
return error_msg
return StructuredTool.from_function(func=wrapper,
name=func.__name__,
description=docstring,
infer_schema=True)
# Явно передаём args_schema — LLM будет видеть реальную типизацию
return StructuredTool.from_function(
func=wrapper,
name=func.__name__,
description=docstring,
args_schema=args_schema, # ← вместо infer_schema=True
)
def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict):
"""Собирает инструменты двух видов на основе настроек Obsidian."""
@ -170,3 +229,49 @@ def get_dynamic_tools(obsidian_settings: dict):
print(f"❌ Ошибка генерации инструмента-скрипта '{name}': {e}")
return tools
def _build_pydantic_schema_from_func(func) -> type[BaseModel]:
"""
Динамически строит Pydantic BaseModel из сигнатуры функции.
Используется для корректной передачи схемы в StructuredTool,
чтобы LLM видела реальные типы аргументов, а не **kwargs.
"""
sig = inspect.signature(func)
# Пробуем получить аннотации типов (включая from __future__ import annotations)
try:
hints = get_type_hints(func)
except Exception:
hints = {}
fields = {}
for param_name, param in sig.parameters.items():
if param_name in ("self", "cls"):
continue
if param.kind in (
inspect.Parameter.VAR_POSITIONAL, # *args
inspect.Parameter.VAR_KEYWORD, # **kwargs
):
continue
# Тип параметра
annotation = hints.get(param_name, Any)
# Дефолтное значение
if param.default is inspect.Parameter.empty:
# Обязательный параметр
fields[param_name] = (annotation, Field(...))
else:
fields[param_name] = (annotation, Field(default=param.default))
if not fields:
# Фоллбек: если функция не имеет параметров или все **kwargs —
# создаём схему с одним полем, чтобы LLM хоть что-то передала
fields["kwargs"] = (dict, Field(default_factory=dict,
description="Аргументы функции"))
model = create_model(
f"{func.__name__}_Schema",
**fields
)
return model