217 lines
21 KiB
Markdown
217 lines
21 KiB
Markdown
Для реализации вашего комплексного агента с учётом всех требований предлагаю следующий план и архитектуру. Ниже — ключевые моменты, архитектурные решения и рекомендации, а в конце — пример кода для базового LLM-клиента с заглушкой под Ollama и интеграцией Gemini через LangChain.
|
||
|
||
## 1. Поддержка только внешних моделей (Gemini и Mistral), заглушка под Ollama
|
||
|
||
- В `MODELS` оставляем только внешние модели, как вы указали.
|
||
- Создаём пустой словарь `LOCAL_MODELS = {}` для будущей интеграции Ollama.
|
||
- Для Gemini используем **официальный LangChain-пакет `langchain-google-genai`** (рекомендуется, т.к. поддерживает чат, vision, структурированные ответы).
|
||
- Для Mistral — пока простой HTTP-клиент (зависит от API).
|
||
|
||
## 2. Веб-интерфейс (React + React Flow + Dagre)
|
||
|
||
- Три панели:
|
||
- Левая — история диалогов (ветки графа)
|
||
- Средняя — визуализация графа сообщений (React Flow + Dagre для layout)
|
||
- Правая — чат с выбранной веткой (последовательность сообщений от корня до выбранного узла)
|
||
- Активный чат — выбранный лист графа. Новое сообщение добавляет новый лист (ребёнок) в граф.
|
||
- При клике на узел графа показываем в чате цепочку сообщений от корня до этого узла.
|
||
- Ноды разного цвета: пользователь — один цвет, LLM — другой.
|
||
- Для хранения истории и графа — локальное хранилище (IndexedDB) или backend (например, FastAPI + БД).
|
||
- Для суммаризации истории и формирования промптов:
|
||
- Использовать **суммаризацию через LLM** (например, Gemini) — для сжатия истории до лимита токенов.
|
||
- Альтернативно — скользящее окно последних сообщений с ограничением по токенам.
|
||
- Можно комбинировать: последние N сообщений + суммаризация более старых.
|
||
|
||
## 3. Бесплатное решение и работа на GTX 1060 Ti
|
||
|
||
- Для LLM — использовать только внешние API (Gemini, Mistral), чтобы не нагружать локальную видеокарту.
|
||
- Для визуализации — React + React Flow — лёгкие и бесплатные.
|
||
- Для анализа изображений — использовать возможности Gemini Vision или внешние бесплатные API (например, CLIP + локальный сервер, если потребуется).
|
||
- Для git — локальные команды через subprocess (git diff) — бесплатно.
|
||
- Для субтитров — интеграция с выбранной платформой звонков (см. ниже).
|
||
|
||
## 4. Описание и стиль
|
||
|
||
- Подробные комментарии в коде.
|
||
- Документация API.
|
||
- UI с подсказками и автодополнением.
|
||
- Локализация на русский.
|
||
|
||
## 5. Платформа для видеозвонков с субтитрами
|
||
|
||
Варианты:
|
||
|
||
| Платформа | Особенности субтитров | API для извлечения субтитров |
|
||
|-------------------|-----------------------------------------------|-----------------------------------------------|
|
||
| Zoom | Автоматические субтитры, можно получать через API | Есть Webhooks и API для получения транскриптов |
|
||
| Microsoft Teams | Автоматические субтитры, API ограничены | Можно использовать Graph API для записи |
|
||
| Google Meet | Субтитры в реальном времени, API нет | Можно использовать сторонние решения для захвата |
|
||
| Jitsi | Открытый исходный код, можно интегрировать субтитры | Можно реализовать собственный плагин |
|
||
|
||
Рекомендация: **Zoom** — наиболее зрелая платформа с API для субтитров.
|
||
|
||
## 6. Интеграция с Obsidian
|
||
|
||
- Можно запускать `dataviewjs` скрипты через Obsidian API.
|
||
- Для интеграции в агент — сделать отдельный узел, который запускает скрипт и получает результат.
|
||
- Для удалённого эндпоинта генерации изображений — сделать HTTP-клиент, который отправляет промпт и получает JSON с 4 ссылками.
|
||
|
||
## 7. Команды с автодополнением и контекстом
|
||
|
||
- Ввод команд через слеш `/` в поле ввода.
|
||
- Автодополнение реализуется через локальный индекс команд (хранить в папках).
|
||
- При вводе `/` показывать popup с командами, фильтровать по введённому тексту.
|
||
- Команды могут подставляться в виде `/`.
|
||
- Можно использовать библиотеку для автокомплита (например, React Autosuggest).
|
||
|
||
## 8. Язык — русский
|
||
|
||
# Резюме и дальнейшие шаги
|
||
|
||
- Для веб-интерфейса рекомендую React + React Flow + Dagre. Можно использовать готовые шаблоны и расширять их.
|
||
- Для суммаризации истории — использовать Gemini для генерации кратких резюме, комбинировать с оконным ограничением по токенам.
|
||
- Для субтитров — рекомендую рассмотреть Zoom API или Jitsi с кастомной интеграцией.
|
||
- Для git diff — использовать Python `subprocess` с `git diff --staged`.
|
||
- Для автодополнения команд — React Autosuggest или аналогичные библиотеки.
|
||
- Для генерации и анализа изображений — использовать Gemini Vision API и ваш удалённый эндпоинт с bingart.
|
||
- Вся логика с графом сообщений и ветвлениями — на фронтенде и backend (FastAPI или Node.js).
|
||
|
||
Если хотите, могу помочь с примером React-приложения для визуализации графа и чата или с backend для интеграции git и субтитров.
|
||
|
||
Жду ваших комментариев или уточнений для следующего шага!
|
||
|
||
---
|
||
|
||
1. ОК
|
||
2. хранение через indexed db.
|
||
3.давай комбинацию
|
||
gemini vision - ок пока, добавь заглушку для расширения.
|
||
Пока для Google Meet и Microsoft TEams.
|
||
7. React Autosuggest - годится
|
||
|
||
---
|
||
|
||
Ваши уточнения приняты, предлагаю архитектуру и ключевые технические решения для вашего агента, а также примерный план реализации фронтенда с React Flow + Dagre и IndexedDB, и backend-структуру.
|
||
|
||
## Архитектура и ключевые решения
|
||
|
||
| Требование | Решение / Технология |
|
||
|-----------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
||
| **LLM** | Внешние модели Gemini и Mistral через API, заглушка под Ollama (пока пустая). |
|
||
| **Веб-интерфейс** | React + React Flow для графа + Dagre для автоматического layout, React Autosuggest для автодополнения. |
|
||
| **Хранение истории и графа** | IndexedDB (через библиотеку `idb` или `dexie.js`) для локального хранения диалогов и графа. |
|
||
| **Визуализация графа** | React Flow с динамическим пересчётом layout через Dagre (пример из [1][2][4]). |
|
||
| **Чат с историей и ветвлениями** | Правая панель — чат, показывающий цепочку сообщений от корня до выбранного узла графа. |
|
||
| **Суммаризация истории** | Комбинация: последние N сообщений + вызов Gemini для суммаризации старой истории (с учётом лимита токенов).|
|
||
| **Анализ изображений** | Использовать Gemini Vision API, заглушка для расширения. |
|
||
| **Платформы для субтитров** | Google Meet и Microsoft Teams (API для получения транскриптов, интеграция через polling или webhook). |
|
||
| **Git интеграция** | Локальный запуск `git diff --staged` через Python subprocess, формирование сообщения коммита. |
|
||
| **Генерация изображений** | Вызов удалённого эндпоинта с bingart (пример функции из вашего запроса). |
|
||
| **Команды с автодополнением** | React Autosuggest, команды хранятся в IndexedDB, показываются в popup при вводе `/`. |
|
||
| **Язык интерфейса** | Русский. |
|
||
|
||
## Краткое описание React Flow + Dagre для графа
|
||
|
||
- Используйте пример из [1], где через dagre вычисляется layout для узлов и рёбер.
|
||
- При добавлении нового сообщения создаётся новый узел и ребро к предыдущему.
|
||
- При клике на узел — обновляется чат справа, показывая цепочку сообщений от корня до выбранного узла.
|
||
- Используйте разные цвета и стили для нодов пользователя и LLM.
|
||
- Для автодополнения команд — React Autosuggest, данные команд загружать из IndexedDB.
|
||
|
||
## IndexedDB для хранения
|
||
|
||
- Используйте `dexie.js` или `idb` для удобной работы с IndexedDB.
|
||
- Структура БД:
|
||
- Таблица `dialogs` — id, название, дата создания.
|
||
- Таблица `nodes` — id, dialog_id, parent_id, content, role (user/llm), timestamp.
|
||
- Таблица `commands` — id, folder, command_text, description.
|
||
|
||
## Рекомендации по дальнейшей реализации
|
||
|
||
- **Frontend**:
|
||
- Создайте React-приложение с тремя панелями.
|
||
- Используйте React Flow с Dagre для графа (примеры из [1][2][4]).
|
||
- Реализуйте IndexedDB для хранения истории и команд.
|
||
- Подключите React Autosuggest для автодополнения команд.
|
||
|
||
- **Backend**:
|
||
- API для вызова LLM (Gemini).
|
||
- API для git diff, генерации сообщений коммита.
|
||
- API для получения субтитров (интеграция с Google Meet / MS Teams).
|
||
- API для генерации и анализа изображений (bingart).
|
||
|
||
- **Суммаризация истории**:
|
||
- При отправке нового сообщения формируйте промпт из последних N сообщений + краткое резюме старой истории через LLM.
|
||
|
||
Если хотите, могу помочь с примером React-компонента для графа на React Flow + Dagre или примером IndexedDB-схемы. Также могу подготовить пример автодополнения команд через React Autosuggest.
|
||
|
||
Жду ваших пожеланий по следующему шагу!
|
||
|
||
---
|
||
|
||
а langgrpah - здесь нужен? потому что я хочу, чтобы по слешу не просто промпты поставлялись, а целые действия выполнялись. Где-то промпт присовокупляется к запросу (но промпт не подставляется, т.е. пользователь не видит), а где неявносначала выполняется скрипт генерации с рандомизацией, а его вывод + запрос подается на вход llm через api
|
||
|
||
---
|
||
|
||
LangGraph — это именно тот инструмент, который вам нужен для реализации описанной логики с «целыми действиями» по слеш-командам, где:
|
||
|
||
- не просто подставляются промпты, а
|
||
- запускаются сложные workflow с несколькими узлами (например, генерация с рандомизацией, вызов внешних API, анализ изображений, git diff и т.д.),
|
||
- с хранением состояния и ветвлением диалога в графе,
|
||
- с возможностью динамически добавлять новые узлы и ветви,
|
||
- и с контролем, какие промпты и когда подмешиваются к запросам (причём прозрачно для пользователя).
|
||
|
||
### Почему LangGraph подходит именно для вашей задачи
|
||
|
||
- **Графовая модель**: вы описываете логику как набор узлов (actions, LLM вызовы, скрипты), связанных рёбрами — именно это и есть LangGraph[1][3][5].
|
||
- **Вызов функций и внешних API**: LangGraph позволяет в узлах выполнять произвольный код (скрипты, запросы), а результат подмешивать к промптам или использовать отдельно[3][4].
|
||
- **Состояние и память**: хранит состояние диалога, можно реализовать суммаризацию, ветвления, переключение контекста[1][5].
|
||
- **Мультиагентность и сложные сценарии**: можно объединять разные LLM, инструменты, API, что идеально для ваших слеш-команд с разными действиями[2][6].
|
||
- **Поддержка потоковой генерации и трассировки**: удобно для интерактивных чатов с визуализацией и отладкой[5].
|
||
- **Расширяемость под Ollama и другие LLM**: можно подключать любые модели и переключаться между ними[6].
|
||
|
||
### Как это будет работать в вашем случае
|
||
|
||
1. Пользователь вводит в чат команду с `/` — фронтенд (React) через автодополнение предлагает варианты.
|
||
2. По выбору команды LangGraph запускает соответствующий узел или цепочку узлов:
|
||
- например, сначала запускает скрипт генерации с рандомизацией (не показывая пользователю),
|
||
- потом подмешивает результат в промпт,
|
||
- вызывает LLM через API,
|
||
- получает ответ,
|
||
- анализирует изображения,
|
||
- при необходимости вызывает git diff, субтитры и т.д.
|
||
3. Каждый шаг — отдельный узел графа с состоянием, что позволяет легко отлаживать и расширять логику.
|
||
4. Визуализация графа в React Flow отражает структуру диалога и действия агента.
|
||
5. Активный узел и ветвь подсвечиваются, чат показывает цепочку сообщений от корня до текущего узла.
|
||
|
||
### Итог
|
||
|
||
- **LangGraph — это не просто вызов LLM, а полноценный оркестратор сложных агентных workflow с хранением состояния и ветвлением.**
|
||
- Он идеально подходит, если нужно, чтобы по слеш-командам выполнялись не только промпты, а целые сценарии с вызовами функций, API, анализом и генерацией.
|
||
- Простые случаи (только промпты) можно реализовать и без него, но для вашей задачи с динамическими действиями и состоянием — LangGraph значительно упростит поддержку и масштабирование.
|
||
|
||
### Рекомендация
|
||
|
||
Используйте LangGraph как основу backend-логики для вашего агента. Реализуйте узлы для:
|
||
|
||
- генерации промптов с рандомизацией,
|
||
- вызова LLM (Gemini и Mistral),
|
||
- анализа изображений (Gemini Vision или кастомные API),
|
||
- git diff и обработки субтитров,
|
||
- управления состоянием диалога и ветвлениями.
|
||
|
||
Фронтенд будет взаимодействовать с LangGraph через API, получать состояние графа и визуализировать его.
|
||
|
||
Если хотите, могу помочь с примером простого LangGraph workflow, который реализует слеш-команду с генерацией и вызовом LLM, или с архитектурой API для интеграции с React.
|
||
|
||
**Кратко:** Да, LangGraph нужен и рекомендован для вашей задачи, чтобы управлять сложными действиями, а не просто подставлять промпты.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
`ConversationSummaryMemory, ConversationSummaryBufferMemory - позволяет задать окно (в токенах), в рамках которого мы сохраняем диалоги в неизменной форме, а при превышении - суммаризируем.
|
||
|
||
ConversationBufferWindowMemory - сохраняет только последние k диалогов.
|
||
|
||
ConversationKGMemory - использует граф знаний для сохранения памяти.
|
||
|
||
ConversationEntityMemory - сохраняет в памяти знания об определенном объекте.` здесь не использовать что-то из этого? как вообще с графом быть? |