Переделываю систему под агента-планировщика

agent/planner.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+# planner.py
+from langchain_ollama import ChatOllama
+from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
+import json
+from typing import List, Dict
+from config import MODEL_NAME
+
+class PlannerAgent:
+    def __init__(self, llm=None):
+        self.llm = llm or ChatOllama(
+            model=MODEL_NAME, 
+            temperature=0.0
+        )
+
+    def create_plan(self, task: str, tools_description: List[Dict]) -> List[Dict]:
+        system_prompt = """Ты - планировщик. Твоя задача - разбить запрос пользователя на последовательность шагов.
+Каждый шаг - это вызов одного из доступных инструментов с конкретными аргументами.
+Верни JSON массив шагов, где каждый шаг содержит:
+  - "tool": имя инструмента (строго из списка)
+  - "args": словарь аргументов для этого инструмента
+  - "description": краткое пояснение, зачем этот шаг
+
+Инструменты и их аргументы:
+{tools_description}
+
+План должен быть линейным (шаг за шагом). Если нужны условия или циклы - разворачивай их в последовательность.
+После выполнения всех шагов задача должна быть решена.
+Верни ТОЛЬКО JSON массив, без лишнего текста."""
+
+        user_prompt = f"Задача: {task}"
+        tools_str = json.dumps(tools_description, indent=2)
+
+        messages = [
+            SystemMessage(content=system_prompt.format(tools_description=tools_str)),
+            HumanMessage(content=user_prompt)
+        ]
+        response = self.llm.invoke(messages)
+        # парсим JSON
+        plan = json.loads(response.content)
+        return plan