prisma/README.md

# Prisma Platform MVP

Минимальный чат-агент на Agno + Ollama с рантаймом AgentOS.

В этом проекте AgentOS работает как HTTP API сервер (FastAPI + Uvicorn).

## Требования

- Python 3.10+
- Запущенный Ollama endpoint (по умолчанию: `http://localhost:11435`)
- Доступная модель в Ollama (по умолчанию: `gemma4:31b`)

## Текущая структура

```text
prisma_platform/
├── .env
├── .env.example
├── requirements.txt
├── scenarios/
│   ├── index.json
│   └── news_source_discovery/
│       └── v1.json
└── src/
    ├── __init__.py
    ├── api_routes.py
    ├── agent_os.py
    ├── agent_runner.py
    ├── observability.py
    ├── scenario_store.py
    ├── schemas.py
    ├── stub_tools.py
    └── workflow_runner.py
```

## Установка

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
```

## Запуск

Запуск сервера AgentOS:

```bash
python -m src.agent_os
```

По умолчанию AgentOS работает на `http://127.0.0.1:7777`.

Документация API доступна по адресам:

- `http://127.0.0.1:7777/docs`
- `http://127.0.0.1:7777/redoc`

Верхний слой сервиса реализован как кастомные FastAPI роуты (`src/api_routes.py`), подключенные через `AgentOS(base_app=...)`.

### Запуск сценария через HTTP

- `POST http://127.0.0.1:7777/api/runs`
- Тело запроса (JSON):

```json
{
  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
  "input": {
    "url": "https://example.com/news"
  }
}
```

Пример запроса:

```bash
curl -X POST "http://127.0.0.1:7777/api/runs" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
    "input": {
      "url": "https://example.com/news"
    }
  }'
```

Endpoint возвращает единый JSON-контракт. Поля одинаковые для `success` и `failed`,
а в неактуальных полях приходит `null`.

Пример успешного ответа:

```json
{
  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
  "status": "success",
  "input": {
    "url": "https://example.com/news"
  },
  "steps": [
    {
      "node_id": "search_news_sources",
      "status": "success",
      "started_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00",
      "finished_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00",
      "error": null
    }
  ],
  "output_summary": "По заглушечным данным самым ранним источником считается https://news-a.example/article-1",
  "workflow_name": "news_source_discovery_v1",
  "scenario_name": "News Source Discovery V1",
  "result": {
    "tool_name": "generate_summary",
    "ok": true,
    "payload": {
      "input_count": 3,
      "summary": "По заглушечным данным самым ранним источником считается https://news-a.example/article-1"
    },
    "received_at": "2026-04-22T10:00:00+00:00"
  },
  "error": null,
  "run_id": "run_xxx",
  "session_id": "session_xxx"
}
```

Пример ответа с ошибкой валидации:

```json
{
  "scenario_id": "news_source_discovery_v1",
  "status": "failed",
  "input": {},
  "steps": [
    {
      "node_id": "search_news_sources",
      "status": "queued",
      "started_at": null,
      "finished_at": null,
      "error": null
    }
  ],
  "output_summary": null,
  "workflow_name": null,
  "scenario_name": "News Source Discovery V1",
  "result": null,
  "error": {
    "code": "invalid_input",
    "message": "Input does not match scenario input_schema: ..."
  },
  "run_id": null,
  "session_id": null
}
```

Проверка, что сервер поднят:

```bash
curl -s "http://127.0.0.1:7777/docs" | grep -n "Swagger UI"
```

## Переменные окружения

Основные переменные:

- `AGENT_ID` (по умолчанию: `prisma-agent`)
- `OLLAMA_MODEL_ID` (по умолчанию: `gemma4:31b`)
- `OLLAMA_HOST` (по умолчанию: `http://localhost:11435`)
- `OLLAMA_TEMPERATURE` (по умолчанию: `0`)
- `AGENT_MARKDOWN` (по умолчанию: `false`)
- `AGENT_DEBUG_MODE` (по умолчанию: `true`)
- `AGENT_INSTRUCTIONS` (по умолчанию: `You are a helpful assistant. Answer briefly and clearly.`)
- `AGENT_OS_HOST` (по умолчанию: `127.0.0.1`)
- `AGENT_OS_PORT` (по умолчанию: `7777`)
- `PHOENIX_TRACING_ENABLED` (по умолчанию: `false`)
- `PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT` (по умолчанию: `http://localhost:6006`)
- `PHOENIX_PROJECT_NAME` (по умолчанию: `prisma-platform`)

## Phoenix трассировка (локально)

1. Установите зависимости:

```bash
pip install -r requirements.txt
```

2. Поднимите Phoenix (см. `docker-service/docker-compose.yml`) и включите трассировку в `.env`:

```dotenv
PHOENIX_TRACING_ENABLED=true
PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT=http://localhost:6006
PHOENIX_PROJECT_NAME=prisma-platform
```

3. Запустите приложение как обычно (`python -m src.agent_os`).