Рабочие агенты, но пока требуют улучшений

agents.py

@@ -1,11 +1,12 @@
 # agents.py
-from typing import Dict, Any
+from typing import Optional, Dict, Any
 from langchain_openai import ChatOpenAI
 from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
 from langchain_community.chat_models import ChatOllama
 import json
-from config import MODEL_NAME, TEMPERATURE
+from config import MODEL_NAME, TEMPERATURE, LLM_HOST
 from models import CodeSolution, ReviewResult, ReviewComment, Task
+import re
 
 class DeveloperAgent:
     """Агент-разработчик: генерирует код по требованию"""
@@ -14,11 +15,11 @@ class DeveloperAgent:
         self.llm = ChatOllama(
             model=MODEL_NAME,
             temperature=TEMPERATURE,
-            base_url="http://localhost:11434"
+            base_url=LLM_HOST
         )
     
     def develop(self, task: Task, previous_comments: list = None) -> CodeSolution:
-        """Генерирует код на основе требования и замечаний"""
+        """Генерирует код с улучшенным парсингом JSON"""
         
         system_prompt = """Ты - опытный разработчик. Твоя задача - написать качественный код.
         Ты должен:
@@ -26,17 +27,26 @@ class DeveloperAgent:
         2. Добавлять обработку ошибок
         3. Писать юнит-тесты (pytest/unittest)
         4. Следовать PEP8 (для Python) или стандартам языка
-        5. Возвращать решение в строго определённом JSON формате
         
-        В ответе должен быть JSON с полями:
+        ВАЖНО: Возвращай ТОЛЬКО валидный JSON без лишних символов.
-        - files: dict (имя_файла -> содержимое)
+        ЗАПРЕЩЕНЫ trailing commas (запятые перед закрывающей скобкой).
-        - description: str (описание решения)
+        
-        - tests: dict (имя_теста -> содержимое теста)
+        Формат ответа (пример):
+        {
+            "files": {
+                "main.py": "print('hello')"
+            },
+            "description": "Краткое описание",
+            "tests": {
+                "test_main.py": "def test_hello(): assert True"
+            }
+        }
+        
+        Не добавляй пояснений вне JSON.
         """
         
         user_prompt = f"""
         Требование: {task.requirement}
-        
         Текущая итерация: {task.iteration}
         """
         
@@ -55,26 +65,77 @@ class DeveloperAgent:
         ]
         
         response = self.llm.invoke(messages)
+        raw_content = response.content
         
-        # Парсим JSON ответ
+        # Пытаемся извлечь JSON из разных форматов
-        try:
+        parsed_data = self._extract_json(raw_content)
-            # Извлекаем JSON из ответа
+        
-            content = response.content
+        if parsed_data is None:
-            # Находим JSON в тексте (между ```json и ``` или просто сам JSON)
+            # Если не удалось, пробуем повторно с explicit инструкцией
-            if "```json" in content:
+            print("⚠️ Не удалось распарсить JSON, повторный запрос с исправлением...")
-                content = content.split("```json")[1].split("```")[0]
+            correction_prompt = f"""
-            elif "```" in content:
+            Предыдущий ответ содержал невалидный JSON (возможно, trailing commas).
-                content = content.split("```")[1].split("```")[0]
+            Пожалуйста, исправь и верни ТОЛЬКО валидный JSON в формате:
+            {{
+                "files": {{"filename": "content"}},
+                "description": "text",
+                "tests": {{"testfile": "test_content"}}
+            }}
             
-            data = json.loads(content.strip())
+            Твоя предыдущая попытка:
-            return CodeSolution(
+            {raw_content[:1000]}
-                files=data.get("files", {}),
+            
-                description=data.get("description", ""),
+            Требование: {task.requirement}
-                tests=data.get("tests", {})
+            """
-            )
+            
-        except Exception as e:
+            messages2 = [
-            raise ValueError(f"Failed to parse developer response: {e}\nResponse: {response.content}")
+                SystemMessage(content="Ты - разработчик. Верни только валидный JSON без лишних символов."),
-
+                HumanMessage(content=correction_prompt)
+            ]
+            response2 = self.llm.invoke(messages2)
+            parsed_data = self._extract_json(response2.content)
+            
+            if parsed_data is None:
+                raise ValueError(f"Failed to parse JSON after retry. Raw: {response2.content[:500]}")
+        
+        return CodeSolution(
+            files=parsed_data.get("files", {}),
+            description=parsed_data.get("description", ""),
+            tests=parsed_data.get("tests", {})
+        )
+    
+    def _extract_json(self, text: str) -> Optional[dict]:
+        """Извлекает и очищает JSON из текста ответа LLM"""
+        
+        # 1. Извлечь блок между ```json и ``` или просто ```
+        if "```json" in text:
+            text = text.split("```json")[1].split("```")[0]
+        elif "```" in text:
+            text = text.split("```")[1].split("```")[0]
+        
+        text = text.strip()
+        
+        # 2. Удалить trailing commas в объектах и массивах
+        # Удаляем запятую перед } или ]
+        text = re.sub(r',\s*}', '}', text)
+        text = re.sub(r',\s*]', ']', text)
+        
+        # 3. Удалить комментарии (// ...) если есть
+        text = re.sub(r'//.*?(\n|$)', '', text)
+        
+        # 4. Попробовать распарсить
+        try:
+            return json.loads(text)
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"JSON decode error: {e}")
+            # 5. Еще одна попытка: найти любой JSON объект в строке
+            match = re.search(r'\{.*\}|\[.*\]', text, re.DOTALL)
+            if match:
+                try:
+                    return json.loads(match.group())
+                except:
+                    pass
+            return None
 class ReviewerAgent:
     """Агент-ревьювер: проверяет качество кода"""
     
@@ -82,7 +143,7 @@ class ReviewerAgent:
         self.llm = ChatOllama(
             model=MODEL_NAME,
             temperature=0.1,
-            base_url="http://localhost:11434"
+            base_url=LLM_HOST
         )
     
     def review(self, task: Task, solution: CodeSolution) -> ReviewResult:

config.py

@@ -6,7 +6,8 @@ load_dotenv()
 
 # Конфигурация модели
 # OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-MODEL_NAME = "qwen3.5:latest"  # или "gpt-3.5-turbo" для тестов
+LLM_HOST = "http://192.168.212.100:11434"
+MODEL_NAME = "qwen3.5-16k:latest"  # или "gpt-3.5-turbo" для тестов
 TEMPERATURE = 0.3
 MAX_ITERATIONS = 3
 

orchestrator.py

@@ -18,7 +18,8 @@ class Orchestrator:
         
         # Создаем граф состояний
         self.workflow = self._build_workflow()
-        self.app = self.workflow.compile(checkpointer=MemorySaver())
+        self.checkpointer = MemorySaver()
+        self.app = self.workflow.compile()
     
     def _build_workflow(self) -> StateGraph:
         """Строит граф процесса разработки"""

requirements.txt

@@ -1,6 +1,6 @@
 # requirements.txt
 
-langgraph>=0.2.0
+langgraph>=0.3.0
 langchain>=0.2.0
 langchain-openai>=0.1.0
 langchain-community>=0.0.16