""" Этот файл содержит API endpoints, созданные с использованием Flask. Он обеспечивает взаимодействие с агентом через HTTP запросы, включая обработку сообщений, управление графами и получение истории. """ import json from flask import Flask, request, jsonify, Response, stream_with_context from flask_cors import CORS from flask_socketio import SocketIO from workflows import graph_history_manager, run_agent_streaming from llm_client import MODELS # Добавляем импорт списка моделей api = Flask(__name__) CORS( api ) # Разрешаем CORS для всех доменов (в production нужно настроить более строго) # ----------------------------------------------- WebSocket Initialization --------------------------------------------------------------- socketio = SocketIO( api, cors_allowed_origins="*") # В production настроить CORS строже graph_history_manager.set_socketio(socketio) # ----------------------------------------------- WebSocket Events --------------------------------------------------------------- @socketio.on('connect') def handle_connect(): """Обработчик подключения клиента к WebSocket.""" print(f"Client connected: {request.sid}") @socketio.on('disconnect') def handle_disconnect(): """Обработчик отключения клиента от WebSocket.""" print(f"Client disconnected: {request.sid}") @socketio.on('client_proactive_ping') def handle_client_proactive_ping(data=None): """Обработчик проактивного пинга от клиента.""" print(f"Received proactive ping from client: {request.sid}. Sending pong.") # Возвращаем словарь, который будет преобразован в JSON и отправлен как ответ на callback return {'status': 'pong'} # ----------------------------------------------- API Endpoints --------------------------------------------------------------- @api.route('/api/graphs', methods=['GET']) def get_graphs(): """API endpoint для получения списка графов.""" graphs = graph_history_manager.get_all_graphs_summary() print("get_graphs response:", graphs) # Добавлено логирование return jsonify(graphs) @api.route('/api/graphs/new', methods=['POST']) def create_new_graph_endpoint(): """API endpoint для создания нового пустого графа.""" try: new_graph_id = graph_history_manager.create_new_graph() return jsonify({"graph_id": new_graph_id}), 201 except Exception as e: print(f"Ошибка при создании нового графа через API: {e}") return jsonify({"error": f"Не удалось создать новый граф: {str(e)}"}, 500) @api.route('/api/graphs/', methods=['GET']) def get_graph_by_id(graph_id): """API endpoint для получения данных конкретного графа по ID.""" graph_data = graph_history_manager.get_graph(graph_id) if graph_data: return jsonify(graph_data) else: return jsonify({"error": f"Граф с ID {graph_id} не найден."}, 404) @api.route('/api/graphs/', methods=['DELETE']) def delete_graph(graph_id): """API endpoint для удаления графа.""" if not graph_id: return jsonify({"error": "Не указан ID графа для удаления."}, 400) if graph_history_manager.delete_graph(graph_id): return jsonify({"message": f"Граф {graph_id} успешно удален."}) else: return jsonify({"error": f"Не удалось удалить граф {graph_id}."}, 500) @api.route('/api/graphs', methods=['DELETE']) def delete_all_graphs(): """API endpoint для удаления всех графов.""" if graph_history_manager.delete_all_graphs(): return jsonify({"message": "Все графы успешно удалены."}) else: return jsonify({"error": "Не удалось удалить все графы."}, 500) @api.route('/api/graphs//rename', methods=['PATCH']) def rename_graph(graph_id): """API endpoint для переименования графа.""" if not graph_id: return jsonify({"error": "Не указан ID графа для переименования."}, 400) data = request.get_json() new_title = data.get("title") if not new_title or not new_title.strip(): return jsonify({"error": "Название не может быть пустым."}, 400) if graph_history_manager.rename_graph(graph_id, new_title.strip()): return jsonify({"message": f"Граф {graph_id} успешно переименован."}) else: return jsonify({"error": f"Не удалось переименовать граф {graph_id}."}, 500) @api.route('/api/graphs//nodes/', methods=['DELETE']) def delete_graph_node(graph_id, node_id): """API endpoint для удаления узла графа.""" if not graph_id or not node_id: return jsonify({"error": "Не указаны ID графа или узла для удаления."}, 400) try: if graph_history_manager.delete_node(graph_id, node_id): return jsonify({ "message": f"Узел {node_id} успешно удален из графа {graph_id}." }) else: return jsonify( { "error": f"Не удалось удалить узел {node_id} из графа {graph_id}." }, 500) except Exception as e: print(f"Ошибка при удалении узла {node_id} из графа {graph_id}: {e}") return jsonify( {"error": f"Ошибка сервера при удалении узла: {str(e)}"}, 500) @api.route('/api/graphs//settings', methods=['PATCH']) def update_graph_settings_endpoint(graph_id): """API endpoint для обновления настроек графа (например, пользовательского системного промпта).""" data = request.get_json() custom_system_prompt = data.get( "custom_system_prompt") # Может быть None для сброса if not graph_id: return jsonify( {"error": "Не указан ID графа для обновления настроек."}, 400) try: if graph_history_manager.update_graph_settings(graph_id, custom_system_prompt): return jsonify( {"message": f"Настройки графа {graph_id} успешно обновлены."}) else: return jsonify( {"error": f"Не удалось обновить настройки графа {graph_id}."}, 500) except Exception as e: print(f"Ошибка при обновлении настроек графа {graph_id}: {e}") return jsonify({"error": f"Ошибка сервера: {str(e)}"}, 500) @api.route('/api/messages//', methods=['GET']) def get_messages_from_root_to_node(graph_id, node_id): """API endpoint для получения сообщений от корня до выбранной ноды.""" graph_data = graph_history_manager.get_graph(graph_id) if not graph_data: return jsonify({"error": "Граф не найден."}, 404) target_node_id = node_id if node_id == 'last': target_node_id = graph_data.get('current_node_id') if not target_node_id: # Если запрошен 'last', но активного узла нет, возвращаем пустой список return jsonify([]) messages = graph_history_manager.get_messages_from_root_to_node( graph_id, graph_data, target_node_id) return jsonify(messages) @api.route('/api/models', methods=['GET']) def get_available_models(): """API endpoint для получения списка доступных моделей.""" return jsonify(list(MODELS.keys())) @api.route('/api/chat/send', methods=['POST']) def send_user_message(): """API endpoint для создания узла пользователя и получения graph_id.""" data = request.get_json() message = data.get("message") graph_id = data.get("graph_id") parent_node_id = data.get("parent_node_id") if not message: return jsonify({"error": "Сообщение не может быть пустым."}, 400) try: result = graph_history_manager.create_user_node( message, graph_id, parent_node_id) graph_history_manager.title_generator.add_node_to_queue_direct( result.get("graph_id"), result.get("node_id")) return jsonify(result) except Exception as e: print(f"Ошибка при создании узла пользователя: {e}") return jsonify({"error": str(e)}, 500) @api.route('/api/chat/stream', methods=['POST']) def chat_stream(): """API endpoint для стриминга ответа LLM.""" data = request.get_json() graph_id = data.get("graph_id") user_node_id = data.get("user_node_id") system_prompt = data.get("system_prompt") model = data.get("model") # Необязательный параметр для существующего узла ассистента при регенерации existing_assistant_node_id = data.get("existing_assistant_node_id") if not graph_id or not user_node_id: return jsonify({"error": "Не указаны graph_id или user_node_id."}, 400) def generate(): assistant_node_id = None try: if existing_assistant_node_id: assistant_node_id = existing_assistant_node_id graph_history_manager.mark_node_as_placeholder_and_clear_content( graph_id, assistant_node_id, user_node_id) yield f"data: {json.dumps({'type': 'node_created', 'node_id': assistant_node_id, 'reused': True})}\n\n" else: # Создаём узел-заглушку для ответа LLM assistant_node_id = graph_history_manager.create_assistant_placeholder_node( graph_id, user_node_id) # Отправляем ID нового узла клиенту yield f"data: {json.dumps({'type': 'node_created', 'node_id': assistant_node_id, 'reused': False})}\n\n" # Запускаем стриминг ответа от LLM accumulated_content = "" for chunk_data in run_agent_streaming(graph_id, user_node_id, assistant_node_id, system_prompt, model): if chunk_data.get("type") == "chunk": accumulated_content += chunk_data.get("content", "") yield f"data: {json.dumps(chunk_data)}\n\n" elif chunk_data.get("type") == "error": # Если произошла ошибка во время стриминга, помечаем узел как ошибочный if assistant_node_id: graph_history_manager.mark_node_as_error( graph_id, assistant_node_id, chunk_data.get("error", "Неизвестная ошибка при стриминге")) if graph_history_manager.socketio: graph_history_manager.socketio.emit( 'node_type_changed', { 'graph_id': graph_id, 'node_id': assistant_node_id, 'node_type': 'error' }) yield f"data: {json.dumps(chunk_data)}\n\n" return # Прекращаем генерацию при ошибке # После завершения стриминга обновляем узел полным контентом if assistant_node_id: graph_history_manager.update_assistant_node_content( graph_id, assistant_node_id, accumulated_content) # Инициируем генерацию заголовка graph_history_manager.title_generator.add_node_to_queue_direct( graph_id, assistant_node_id) yield f"data: {json.dumps({'type': 'done', 'node_id': assistant_node_id})}\n\n" except Exception as e: print(f"Ошибка при стриминге ответа: {e}") error_message = str(e) if assistant_node_id: graph_history_manager.mark_node_as_error( graph_id, assistant_node_id, f"Ошибка при стриминге: {error_message}") if graph_history_manager.socketio: graph_history_manager.socketio.emit( 'node_type_changed', { 'graph_id': graph_id, 'node_id': assistant_node_id, 'node_type': 'error' }) error_data = { 'type': 'error', 'error': f"Ошибка при стриминге: {error_message}" } yield f"data: {json.dumps(error_data)}\n\n" return Response(stream_with_context(generate()), content_type='text/event-stream') @api.route('/api/chat/regenerate', methods=['POST']) def regenerate_message(): """API endpoint для регенерации сообщения. При ошибке LLM-узла, переиспользует его. В противном случае, создает новый узел. """ data = request.get_json() graph_id = data.get("graph_id") node_id = data.get( "node_id") # Это ID узла, который нужно регенерировать (llm-ответ) model = data.get("model") system_prompt = data.get("system_prompt") if not graph_id or not node_id: return jsonify({"error": "Не указаны graph_id или node_id."}, 400) try: # Определяем родительский узел для LLM-ответа. Это должен быть user-узел. parent_node_id = graph_history_manager.get_parent_node_id( graph_id, node_id) if not parent_node_id: return jsonify( { "error": "Не удалось найти родительский узел для регенерации." }, 404) # НОВОЕ: Проверяем тип узла node_type = graph_history_manager.get_node_type(graph_id, node_id) assistant_node_id_to_use = None if node_type == 'error': # Если узел был ошибочным, переиспользуем его # Очищаем его содержимое и помечаем как заглушку сразу же assistant_node_id_to_use = node_id # Используем тот же ID else: # Если узел не был ошибочным, создаем новый узел LLM-ответа assistant_node_id_to_use = graph_history_manager.create_assistant_placeholder_node( graph_id, parent_node_id) return jsonify({ "existing_assistant_node_id": assistant_node_id_to_use, # Возвращаем ID узла, который будет регенерирован/использован "user_node_id": parent_node_id, # Это родительский узел (пользовательский) "graph_id": graph_id, "model": model, "system_prompt": system_prompt # НОВОЕ: Возвращаем системный промпт, чтобы ChatView мог его передать в streamLLMResponse }) except Exception as e: print(f"Ошибка при регенерации сообщения: {e}") return jsonify({"error": str(e)}, 500)