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