уход с работы

llm_agent.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+# === ANCHOR: IMPORTS_START ===
+import sqlite3
+import json
+import urllib.request
+import urllib.error
+from typing import List, Dict, Any, Tuple
+from datetime import datetime
+
+DB_NAME = "context_memory.db"
+OLLAMA_URL = "http://192.168.11.3:11434/api/chat"
+MODEL_NAME = "qwen2.5:14b"
+# === ANCHOR: IMPORTS_END ===
+
+
+# === ANCHOR: DB_TOOLS_START ===
+def db_get_tasks(status: str = None) -> str:
+    """Извлекает список задач из реестра БД."""
+    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    cursor = conn.cursor()
+    if status:
+        cursor.execute("SELECT * FROM tasks WHERE status = ? ORDER BY task_id", (status.upper(),))
+    else:
+        cursor.execute("SELECT * FROM tasks ORDER BY task_id")
+    rows = [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
+    conn.close()
+    return json.dumps(rows, ensure_ascii=False)
+
+
+def db_update_task_status(task_id: str, status: str = None, due_date: str = None) -> str:
+    """Обновляет статус и/или срок выполнения задачи."""
+    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
+    cursor = conn.cursor()
+    updates = []
+    params = []
+
+    if status:
+        status_upper = status.upper()
+        updates.append("status = ?")
+        params.append(status_upper)
+        if status_upper == "COMPLETED":
+            updates.append("completed_at = CURRENT_TIMESTAMP")
+        else:
+            updates.append("completed_at = NULL")
+
+    if due_date:
+        updates.append("due_date = ?")
+        params.append(due_date)
+
+    if not updates:
+        conn.close()
+        return json.dumps({"error": "Не указаны параметры для обновления"}, ensure_ascii=False)
+
+    params.append(task_id.upper())
+    query = f"UPDATE tasks SET {', '.join(updates)} WHERE task_id = ?"
+    cursor.execute(query, tuple(params))
+
+    if cursor.rowcount == 0:
+        conn.close()
+        return json.dumps({"error": f"Задача {task_id} не найдена"}, ensure_ascii=False)
+
+    conn.commit()
+    conn.close()
+    return json.dumps({"status": "success", "message": f"Задача {task_id} обновлена"}, ensure_ascii=False)
+
+
+def db_add_task(task_id: str, module: str, title: str, priority: str = "HIGH", due_date: str = None) -> str:
+    """Добавляет новую задачу в реестр."""
+    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
+    cursor = conn.cursor()
+    try:
+        cursor.execute(
+            "INSERT INTO tasks (task_id, module, title, status, priority, due_date) VALUES (?, ?, ?, 'BACKLOG', ?, ?)",
+            (task_id.upper(), module, title, priority.upper(), due_date)
+        )
+        conn.commit()
+        res = {"status": "success", "message": f"Задача {task_id} создана"}
+    except sqlite3.IntegrityError:
+        res = {"error": f"Задача с ID {task_id} уже существует"}
+    finally:
+        conn.close()
+    return json.dumps(res, ensure_ascii=False)
+
+
+def db_get_rules() -> str:
+    """Возвращает действующие архитектурные правила."""
+    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    cursor = conn.cursor()
+    cursor.execute("SELECT category, rule_text FROM architecture_memory WHERE is_active = 1")
+    rows = [dict(r) for r in cursor.fetchall()]
+    conn.close()
+    return json.dumps(rows, ensure_ascii=False)
+# === ANCHOR: DB_TOOLS_END ===
+
+
+# === ANCHOR: TOOLS_SCHEMA_START ===
+TOOLS_SCHEMA = [
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "db_get_tasks",
+            "description": "Получить список задач проекта с возможностью фильтрации по статусу (BACKLOG, IN_PROGRESS, COMPLETED).",
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "status": {
+                        "type": "string",
+                        "description": "Фильтр статуса: BACKLOG, IN_PROGRESS или COMPLETED."
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "db_update_task_status",
+            "description": "Изменить статус и/или срок выполнения (due_date) задачи в реестре.",
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "task_id": {"type": "string", "description": "Идентификатор задачи, например TASK-17"},
+                    "status": {"type": "string", "description": "Новый статус: COMPLETED, IN_PROGRESS или BACKLOG"},
+                    "due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи, например '2026-08-07 14:00'"}
+                },
+                "required": ["task_id"]
+            }
+        }
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "db_add_task",
+            "description": "Добавить новую задачу в бэклог проекта.",
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "task_id": {"type": "string", "description": "Уникальный ID задачи, например TASK-18"},
+                    "module": {"type": "string", "description": "Модуль проекта, например services/scud_export"},
+                    "title": {"type": "string", "description": "Краткое описание задачи"},
+                    "priority": {"type": "string", "description": "Приоритет: HIGH, MEDIUM, LOW"},
+                    "due_date": {"type": "string", "description": "Срок выполнения задачи, например '2026-08-07 14:00'"}
+                },
+                "required": ["task_id", "module", "title"]
+            }
+        }
+    },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "db_get_rules",
+            "description": "Получить список архитектурных правил и ограничений проекта.",
+            "parameters": {"type": "object", "properties": {}}
+        }
+    }
+]
+# === ANCHOR: TOOLS_SCHEMA_END ===
+
+
+# === ANCHOR: CHAT_AGENT_START ===
+def process_chat_message(user_message: str, chat_history: List[Dict[str, Any]] = None) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]]]:
+    if chat_history is None:
+        chat_history = []
+
+    current_now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
+
+    system_prompt = {
+        "role": "system",
+        "content": (
+            f"Текущая дата и время сервера: {current_now}.\n"
+            f"Текущая дата и время сервера: {current_now}.\n"
+            "Ты — ИИ-ассистент проекта SCUD Orion AI. "
+            "У тебя есть доступ к функциям для просмотра, добавления и изменения статусов и сроков задач (due_date) в БД. "
+            "Когда пользователь просит показать задачи, добавить новую или изменить статус — обязательно вызывай нужную функцию. "
+            "После вызова функции давай пользователю понятное, лаконичное резюме результата на русском языке. "
+            "При запросе списка всех задач не расписывай каждую подробно, а давай краткую сводку по количествам, "
+            "так как детали отображаются в выезжающем реестре задач."
+        )
+    }
+
+    messages = [system_prompt] + chat_history + [{"role": "user", "content": user_message}]
+
+    payload = {
+    "model": MODEL_NAME,
+    "messages": messages,
+    "tools": TOOLS_SCHEMA,
+    "stream": False,
+    "options": {
+        "num_predict": 2048,   # Достаточно для любых длинных списков и кода
+        "num_ctx": 8192,       # Расширенная память диалога без потери скорости
+        "temperature": 0.2,    # Низкая температура: ответы точные и без галлюцинаций
+        "top_p": 0.9,          # Оптимальная выборка токенов
+        "num_gpu": 99          # Заставляет Ollama загрузить 100% слоев модели в VRAM
+    }
+}
+
+    req = urllib.request.Request(
+        OLLAMA_URL,
+        data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json"}
+    )
+
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req) as response:
+            res_data = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
+            msg = res_data.get("message", {})
+
+            tool_calls = msg.get("tool_calls", [])
+            
+            # Резервная проверка, если Ollama прислала вызов функции текстом
+            content_str = msg.get("content", "")
+            if not tool_calls and "name" in content_str and "db_" in content_str:
+                try:
+                    parsed = json.loads(content_str)
+                    if "name" in parsed:
+                        tool_calls = [{"function": parsed}]
+                except Exception:
+                    pass
+
+            if tool_calls:
+                messages.append(msg)
+                for tool in tool_calls:
+                    fn_name = tool["function"]["name"]
+                    fn_args = tool["function"].get("arguments", {})
+
+                    if fn_name == "db_get_tasks":
+                        result = db_get_tasks(status=fn_args.get("status"))
+                    elif fn_name == "db_update_task_status":
+                        result = db_update_task_status(
+                            task_id=fn_args.get("task_id"),
+                            status=fn_args.get("status"),
+                            due_date=fn_args.get("due_date")
+                        )
+                    elif fn_name == "db_add_task":
+                        result = db_add_task(
+                            task_id=fn_args.get("task_id"),
+                            module=fn_args.get("module"),
+                            title=fn_args.get("title"),
+                            priority=fn_args.get("priority", "HIGH"),
+                            due_date=fn_args.get("due_date")
+                        )
+                    elif fn_name == "db_get_rules":
+                        result = db_get_rules()
+                    else:
+                        result = json.dumps({"error": "Неизвестная функция"})
+
+                    messages.append({
+                        "role": "tool",
+                        "content": result
+                    })
+
+                # Вторым запросом передаем результат обратно модели для текстового ответа
+                payload = {
+                "model": MODEL_NAME,
+                "messages": messages,
+                "tools": TOOLS_SCHEMA,
+                "stream": False,
+                "options": {
+                    "num_predict": 2048,   # Достаточно для любых длинных списков и кода
+                    "num_ctx": 8192,       # Расширенная память диалога без потери скорости
+                    "temperature": 0.2,    # Низкая температура: ответы точные и без галлюцинаций
+                    "top_p": 0.9,          # Оптимальная выборка токенов
+                    "num_gpu": 99          # Заставляет Ollama загрузить 100% слоев модели в VRAM
+                }
+            }
+                req_second = urllib.request.Request(
+                    OLLAMA_URL,
+                    data=json.dumps(payload_second).encode("utf-8"),
+                    headers={"Content-Type": "application/json"}
+                )
+                with urllib.request.urlopen(req_second) as resp_second:
+                    final_res = json.loads(resp_second.read().decode("utf-8"))
+                    final_msg = final_res.get("message", {}).get("content", "")
+                    
+                    updated_history = chat_history + [
+                        {"role": "user", "content": user_message},
+                        {"role": "assistant", "content": final_msg}
+                    ]
+                    return final_msg, updated_history
+
+            else:
+                final_msg = msg.get("content", "")
+                updated_history = chat_history + [
+                    {"role": "user", "content": user_message},
+                    {"role": "assistant", "content": final_msg}
+                ]
+                return final_msg, updated_history
+
+    except urllib.error.URLError as e:
+        return f"Ошибка связи с Ollama ({OLLAMA_URL}): {e}", chat_history
+# === ANCHOR: CHAT_AGENT_END ===