feat(db/llm/ui): настроена работа кнопок подтверждающих изменения внеcенные инструментом и финальные для выхода из инструмента и очистки сессии.

This commit is contained in:
2026-08-14 17:02:29 +03:00
parent cc12397e29
commit 48bdc244e0
9 changed files with 268 additions and 39 deletions
+80 -25
View File
@@ -1,25 +1,28 @@
"""
===============================================================================
FILE: modules/web_api/llm/agent.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Repository)
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
MODULE: web_api / llm (Core Agent & Function Calling Dispatcher)
ROLE: Главный оркестратор взаимодействия с Ollama LLM (Qwen 2.5), разбор вызовов
инструментов (Function Calling), генерация превью промпта и логирование.
инструментов (Function Calling), интеграция с декларативным реестром
действий SQLite (tool_action_registry) и управление сессионными кнопками.
AI-CONTEXT-ANCHORS & INVARIANTS:
- ANCHOR[LOGGING_CONFIG]: Явный вывод логов в stdout для мгновенной видимости
вызовов тулов в systemd journalctl.
- ANCHOR[LOGGING_CONFIG]: Настройка StreamHandler в sys.stdout с propagate=False
для предотвращения дублирования строк в systemd journalctl.
- ANCHOR[DYNAMIC_CONTEXT]: Сборка системного контекста (календарь, сессия, промпт).
- ANCHOR[INFERENCE_OPTIONS]: Параметры инференса (repeat_penalty, ctx_size) для
предотвращения урезания длинных списков моделью Qwen 2.5.
- ANCHOR[TOOL_ROUTER]: Диспетчеризация функций SQLite (CRUD задач, снапшотов, KB).
- ANCHOR[PROMPT_MERGE_LOGIC]: Универсальный парсер точечного добавления и
удаления пунктов системного промпта в режиме предпросмотра (PROMPT_PREVIEW).
- ANCHOR[DATA_DRIVEN_ACTIONS]: Универсальная обработка инструментов на базе
таблицы tool_action_registry (мгновенный возврат ответов и динамических кнопок).
- ANCHOR[SECONDARY_PASS]: Вторичный вызов LLM для формирования текстового ответа
на основе полученного tool_result.
DEPENDENCIES:
- modules/web_api/llm/db_tools.py (доступ к SQLite)
- modules/web_api/llm/db_tools.py (доступ к SQLite и реестру действий)
- modules/web_api/llm/schemas.py (TOOLS_SCHEMA)
- modules/web_api/llm/core/calendar_utils.py (get_dynamic_calendar_context)
- modules/web_api/llm/core/tool_injector.py (clean_raw_tool_tags, clean_output)
@@ -40,6 +43,7 @@ from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
from .db_tools import (
db_get_active_system_prompt,
db_add_system_prompt,
db_get_tool_action,
db_get_tasks,
db_update_task_status,
db_delete_task,
@@ -66,7 +70,7 @@ from .core.tool_injector import clean_raw_tool_tags, clean_output, inject_tools_
# --- [SECTION 2: LOGGING CONFIGURATION] --- # ANCHOR[LOGGING_CONFIG]
logger = logging.getLogger("SCUD_AGENT")
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.propagate = False
logger.propagate = False # Исключаем дублирование сообщений в родительском логгере Uvicorn
if not logger.handlers:
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
@@ -87,13 +91,14 @@ def process_chat_message(
image_b64: Optional[str] = None,
chat_history: List[Dict[str, Any]] = None,
session_id: str = "web_session_main"
) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]]]:
) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]], Optional[Dict[str, Any]]]:
"""
Главный конвейер обработки входящего сообщения:
1. Сохранение сообщения пользователя.
2. Формирование системного контекста и вызов Ollama.
3. Выполнение вызванного Tool (если сгенерирован).
4. Вторичный проход генерации и возврат истории.
4. Опрос Data-Driven реестра действий (tool_action_registry) или вторичный проход LLM.
5. Возврат кортежа: (reply_text, chat_history, action_metadata).
"""
logger.info(f"Получено сообщение от user_id={user_id}, session_id={session_id}: {user_message}")
@@ -182,8 +187,46 @@ def process_chat_message(
logger.info(f"🚀 Вызов функции (Tool): {fn_name} с аргументами: {fn_args}")
tool_result_content = ""
# Роутинг инструментов
if fn_name == "db_get_snapshots":
# --- 5.1. УНИВЕРСАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА DATA-DRIVEN РЕЕСТРА (tool_action_registry) --- # ANCHOR[DATA_DRIVEN_ACTIONS]
action_cfg = db_get_tool_action(fn_name)
if fn_name == "db_confirm_prompt_preview":
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
db_add_system_prompt("main_agent", session_state.get("pending_data", ""))
db_clear_session_state(session_id)
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps({"status": "success"}, ensure_ascii=False)
else:
err_reply = "⚠️ Нет активного превью для подтверждения."
db_save_chat_message(session_id, "assistant", err_reply)
return err_reply, db_get_chat_history(session_id), None
elif fn_name == "db_cancel_prompt_preview":
db_clear_session_state(session_id)
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps({"status": "cancelled"}, ensure_ascii=False)
# --- 5.2. СТАНДАРТНЫЙ РОУТИНГ ИНСТРУМЕНТОВ ---
elif fn_name == "db_get_snapshots":
snapshots_res = db_get_snapshots(session_id=session_id, date_str=fn_args.get("date_str"), original_user_message=user_message)
tool_result_content = json.dumps(snapshots_res, ensure_ascii=False)
@@ -206,7 +249,17 @@ def process_chat_message(
tool_result_content = json.dumps(db_get_session_states(), ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_delete_snapshots":
tool_result_content = json.dumps(db_delete_snapshots(snapshot_id=fn_args.get("snapshot_id"), day_str=fn_args.get("day_str")), ensure_ascii=False)
res = db_delete_snapshots(snapshot_id=fn_args.get("snapshot_id"), day_str=fn_args.get("day_str"))
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_get_reference":
tool_result_content = json.dumps(db_get_reference(category=fn_args.get("category")), ensure_ascii=False)
@@ -260,20 +313,13 @@ def process_chat_message(
f"Для применения изменений подтвердите действие («подтверждаю») или отмените («отмена»)."
)
db_save_chat_message(session_id, "assistant", preview_reply)
# Возвращаем "PROMPT_PREVIEW" как третий параметр
return clean_raw_tool_tags(preview_reply), db_get_chat_history(session_id), "PROMPT_PREVIEW"
elif fn_name == "db_confirm_prompt_preview":
if session_state and session_state.get("state_type") == "PROMPT_PREVIEW":
res = db_add_system_prompt("main_agent", session_state.get("pending_data", ""))
db_clear_session_state(session_id)
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
else:
tool_result_content = json.dumps({"status": "error", "message": "Нет активного превью для подтверждения."}, ensure_ascii=False)
elif fn_name == "db_cancel_prompt_preview":
db_clear_session_state(session_id)
tool_result_content = json.dumps({"status": "success", "message": "Превью системного промпта отменено."}, ensure_ascii=False)
return clean_raw_tool_tags(preview_reply), db_get_chat_history(session_id), {
"type": "PROMPT_PREVIEW",
"buttons": [
{"label": "Подтвердить", "value": "подтверждаю", "style": "primary"},
{"label": "Отменить", "value": "отмена", "style": "danger"}
]
}
elif fn_name == "db_get_rules":
tool_result_content = json.dumps(db_get_rules(), ensure_ascii=False)
@@ -288,6 +334,15 @@ def process_chat_message(
elif fn_name == "db_delete_task":
res = db_delete_task(user_id=user_id, task_id=str(fn_args.get("task_id", "")).upper())
if action_cfg and action_cfg.get("bypass_llm"):
reply_text = action_cfg["success_template"]
if action_cfg.get("follow_up_question"):
reply_text += f"\n\n{action_cfg['follow_up_question']}"
db_save_chat_message(session_id, "assistant", reply_text)
return reply_text, db_get_chat_history(session_id), {
"type": action_cfg.get("action_type"),
"buttons": action_cfg.get("buttons", [])
}
tool_result_content = json.dumps(res, ensure_ascii=False)
messages.append({"role": "tool", "content": tool_result_content})