from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults from typing import Annotated from typing_extensions import TypedDict from langgraph.graph.message import add_messages from langchain_openai import ChatOpenAI from dotenv import load_dotenv from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver from langchain_tools.agent_tools import ( redact_email, list_calendar_events, create_calendar_event, get_company_info, get_current_date_and_time ) from langchain_community.tools.gmail.utils import ( build_resource_service, get_gmail_credentials, ) from langchain_community.agent_toolkits import GmailToolkit load_dotenv() # Inicialiamos un LLM de OpenaIA llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o-mini", temperature=0.9 ) toolkit = GmailToolkit() # Can review scopes here https://developers.google.com/gmail/api/auth/scopes # For instance, readonly scope is # 'https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly' credentials = get_gmail_credentials( token_file="token.json", scopes=["https://mail.google.com/"], client_secrets_file="credentials.json", ) api_resource = build_resource_service(credentials=credentials) toolkit = GmailToolkit(api_resource=api_resource) # creamos la lista de herramientas de gmail tools = toolkit.get_tools() search = TavilySearchResults(max_results=2) tools.append(search) tools.append(redact_email) tools.append(list_calendar_events) tools.append(create_calendar_event) tools.append(get_company_info) tools.append(get_current_date_and_time) system_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ( "system", "Eres Mariana, el asistente virtual de OneCluster, una empresa de " "software que ofrece soluciones personalizadas. Asume el tono de " "J.A.R.V.I.S.: cordial, atento y con tacto en todo momento." ), ("system", "Preséntate como Mariana en el primer mensaje y pregunta el nombre " "del usuario si no lo tienes registrado." ), ("system", "Si el usuario ya ha interactuado antes, usa su nombre sin necesidad " "de volver a preguntar." ), ("system", "Si el primer mensaje del usuario es una solicitud, pregúntale su " "nombre antes de responder si aún no lo conoces." ), ("system", "OneCluster es una empresa de software especializada en desarrollo a " "medida. Solo responde a preguntas y solicitudes relacionadas con la " "empresa y sus servicios." ), ("system", "Si necesitas información adicional sobre la empresa, usa la función " "get_company_info." ), ("system", "Antes de enviar correos o crear eventos, muestra los detalles al " "usuario para que los confirme antes de ejecutar la tarea." ), ("system", "Si te preguntan algo no relacionado con los servicios de OneCluster," " responde que solo puedes ayudar con temas relacionados con la " "empresa y sus soluciones." ), ( "system", "Evita mencionar o hacer alusión a las herramientas que utilizas " "internamente. Esa información es confidencial." ), ("placeholder", "{messages}"), ] ) class State(TypedDict): messages: Annotated[list, add_messages] is_last_step: bool # Cambiar a booleano si es necesario # Creamos el graph con el estado definido graph = create_react_agent( model=llm, tools=tools, state_schema=State, state_modifier=system_prompt, checkpointer=MemorySaver() ) config = {"configurable": {"thread_id": "thread-1", "recursion_limit": 50}} while True: user_input = input("User: ") if user_input.lower() in ["quit", "exit", "q"]: print("Goodbye!") break events = graph.stream({ "messages": [("user", user_input)], "is_last_step": False}, config, stream_mode="updates") for event in events: if "agent" in event: print(f"\nAsistente: {event['agent']['messages'][-1].content}\n")