.gitignore

@@ -1,5 +1,4 @@
 .idea/
-workspace/
 
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/

docker-compose.yml

@@ -13,8 +13,6 @@ services:
     build:
       context: .
       target: development
-      tags:
-        - mrkan0/lambda-agent:dev
       additional_contexts:
         agent_api: ${AGENT_API_PATH}
     volumes:

src/agent/service.py

@@ -1,10 +1,7 @@
 from typing import AsyncIterator
 
 from src.agent.base import create_agent
-from lambda_agent_api.server import (
+
-    AgentEventUnion, MsgEventTextChunk, MsgEventToolCallChunk, 
-    MsgEventToolResult, MsgEventEnd
-)
 
 class AgentService:
     _instance = None
@@ -16,44 +13,21 @@ class AgentService:
             cls._instance._thread_id = "default"
         return cls._instance
 
-    async def astream(self, text: str) -> AsyncIterator[AgentEventUnion]:
+    async def astream(self, text: str) -> AsyncIterator[str]:
         config = {"configurable": {"thread_id": self._thread_id}}
 
-        # Используем astream_events для перехвата детальных событий (инструменты, чанки и т.д.)
+        async for event in self._agent.astream(
-        async for event in self._agent.astream_events(
             {"messages": [{"role": "user", "content": text}]},
             config=config,
-            version="v2" # Обязательно v2 для современных версий LangChain
         ):
-            kind = event["event"]
+            messages = event.get("messages") or event.get("model", {}).get(
-
+                "messages", []
-            # 1. Агент генерирует токены (текст или аргументы для инструмента)
+            )
-            if kind == "on_chat_model_stream":
+            if messages:
-                chunk = event["data"]["chunk"]
+                last_msg = messages[-1]
-                
+                content = getattr(last_msg, "content", None)
-                # Если генерируется обычный текст
+                if isinstance(content, str) and content.strip():
-                if chunk.content:
+                    yield content
-                    yield MsgEventTextChunk(text=chunk.content)
-
-                # Если агент решил использовать инструмент (Langchain выдает tool_call_chunks)
-                if hasattr(chunk, "tool_call_chunks") and chunk.tool_call_chunks:
-                    for tool_chunk in chunk.tool_call_chunks:
-                        yield MsgEventToolCallChunk(
-                            tool_name=tool_chunk.get("name"),
-                            args_chunk=tool_chunk.get("args")
-                        )
-
-            # 2. Инструмент завершил работу и вернул результат
-            elif kind == "on_tool_end":
-                yield MsgEventToolResult(
-                    tool_name=event["name"],
-                    result=event["data"].get("output")
-                )
-
-        # 3. В конце генерации отправляем событие завершения
-        yield MsgEventEnd(tokens_used=0)  # потом заменить на метадату
-        
-
 
 
 def get_agent_service() -> AgentService:

src/api/external.py

@@ -40,5 +40,5 @@ async def process_message(ws: WebSocket, msg, agent_service: AgentService):
     match msg:
         case MsgUserMessage():
             async for chunk in agent_service.astream(msg.text):
-                await ws.send_text(chunk.model_dump_json())
+                await ws.send_text(MsgEventTextChunk(text=chunk).model_dump_json())
             await ws.send_text(MsgEventEnd(tokens_used=0).model_dump_json())