User prompt node

Permet de demander un prompt à l'utilisateur

AgentReact/agent.py

@@ -16,6 +16,7 @@ def getGraph()->CompiledStateGraph:
     workflow = getState() # State prêt à utiliser
 
     # Définition des sommets du graphe
+    workflow.add_node(user_prompt)
     workflow.add_node(call_to_LLM)
     workflow.add_node(preparation_docs)
     workflow.add_node(inject_preparation_prompt)
@@ -27,8 +28,9 @@ def getGraph()->CompiledStateGraph:
     workflow.add_edge("inject_preparation_prompt", "preparation_docs")
     workflow.add_conditional_edges("preparation_docs", should_continue, {
         "tools":"weekly_report_tools",
-        "no_tools":"call_to_LLM"
+        "no_tools":"user_prompt"
     })
+    workflow.add_edge("user_prompt", "call_to_LLM")
 
     #workflow.set_entry_point("call_to_LLM")
     workflow.add_edge("weekly_report_tools", "preparation_docs")

AgentReact/utils/InterruptPayload.py

@@ -10,9 +10,21 @@ class InterruptPayload():
     #EDITED = 2
     DENIED = 3
 
-    def __init__(self, fields:Dict, state:int=0):
+    TOOL_CALL = 999
+    USER_PROMPT = 998
+
+    def __init__(self, fields:Dict, state:int=0, payload_type:int=TOOL_CALL):
+        """
+        Créer unne nouvelle instance de payload pour interrupt()
+
+        Args:
+            fields (Dict): Un dictionnaire d'arguments pour un call d'outil, ou {'prompt':str} pour une requête de prompt
+            state (int, optional): État de la requête. Defaults to 0. Définit en variables statiques de l'objet.
+            payload_type (int, optional): Type d'interuption, appel d'outil ou requête humaine. Defaults to TOOL_CALL. Définit en variables statiques de l'objet.
+        """
         self.__fields = fields
         self.__state = state
+        self.__type = payload_type
 
     def get(self, key:str)->str:
         """
@@ -39,7 +51,22 @@ class InterruptPayload():
         """
         Afficher la requête proprement, permettant à l'utilisateur d'accepter, refuser ou modifier une requête
         """
+        if self.__type == InterruptPayload.USER_PROMPT: # C'est une demande de prompt humain
+            self.__human_prompt_display()
+        else: # C'est un appel d'outil
+            self.__tool_query_display()
 
+    def __human_prompt_display(self):
+        print("=== L'AGENT DEMANDE DES CONSIGNES! ===\n")
+
+        print("Veuillez saisir un prompt pour l'agent...\n")
+        prompt = input("Prompt...")
+
+        self.__fields = {'prompt': prompt}
+        print("\nMerci, l'exécution va reprendre.\n")
+        print("======")
+
+    def __tool_query_display(self):
         print("=== L'AGENT DEMANDE À UTILISER UN OUTIL RESTREINT! ===\n")
 
         keys = list(self.__fields.keys())
@@ -86,7 +113,7 @@ class InterruptPayload():
         Returns:
             str: String sérialisable via la méthode statique InterruptPayload.strImport(string)
         """
-        return '{"state":'+ str(self.__state) +', "fields": ' + json.dumps(self.__fields, ensure_ascii=False, indent=indent) +'}'
+        return '{"state":'+ str(self.__state) +', "type": '+str(self.__type)+', "fields": ' + json.dumps(self.__fields, ensure_ascii=False, indent=indent) +'}'
 
     
     @staticmethod
@@ -104,8 +131,9 @@ class InterruptPayload():
         
         state_ = data.get("state", 0)
         fields_ = data.get("fields", {})
+        type_ = data.get("type", InterruptPayload.TOOL_CALL)
 
-        return InterruptPayload(fields=fields_, state=state_)
+        return InterruptPayload(fields=fields_, state=state_, payload_type=type_)
                 
             
 

AgentReact/utils/nodes.py

@@ -33,6 +33,26 @@ def preparation_docs(state: CustomState):
 
     return {'messages': model.invoke(state['messages'])}
 
+def user_prompt(state: CustomState):
+    """ Dans ce nœud, l'utilisateur peut écrire un HumanMessage pour l'IA """
+    
+    messages = [msg for msg in state['messages']] # Je récupère la liste des messages
+
+    sys_message = SystemMessage("Salut") # TODO: Anti-injections
+    user_message = HumanMessage(
+        InterruptPayload.fromJSON(
+            interrupt(
+                InterruptPayload({'prompt':''}, payload_type=InterruptPayload.USER_PROMPT).toJSON()
+            )
+        ).get("prompt")
+    ) # Récupérer un prompt
+
+    messages.append(sys_message) # Rajout des nouveaux messages dans le système
+    messages.append(user_message)
+
+    return {'messages': messages}# Je passe unen liste, devrait écraser tous les messages précédent au lieu d'ajouter à la liste du State
+
+
 def call_to_LLM(state: MessagesState):
     """Noeud qui s'occupe de gérer les appels au LLM"""
     # Initialisation du LLM