# Agent Lab SDK
Набор утилит и обёрток для упрощённой работы с LLM, Agent Gateway и метриками в проектах Giga Labs.
## Установка
```bash
pip install agent_lab_sdk
```
## Содержание
1. [Модуль `agent_lab_sdk.llm`](#1-модуль-agent_lab_sdkllm)
2. [Модуль `agent_lab_sdk.llm.throttled`](#2-модуль-agent_lab_sdkllmthrottled)
3. [Модуль `agent_lab_sdk.metrics`](#3-модуль-agent_lab_sdkmetrics)
4. [Хранилище](#4-хранилище)
5. [Схема](#5-схема)
6. [Сборка и публикация](#6-сборка-и-публикация)
---
## 1. Модуль `agent_lab_sdk.llm`
### 1.1. Получение модели
```python
from agent_lab_sdk.llm import get_model
# Использует токен из окружения по умолчанию
model = get_model()
# Получить модель GigaChat, использует токен из окружения по умолчанию
model = get_model("chat")
# Получить модель ThrottledGigaChat, использует токен из окружения по умолчанию
model = get_model("chat", throttled=True)
# Получить модель EmbeddingsGigaChat, использует токен из окружения по умолчанию
model = get_model("embeddings")
# Получить модель ThrottledEmbeddingsGigaChat, использует токен из окружения по умолчанию
model = get_model("embeddings", throttled=True)
# Передача явных параметров GigaChat, токен из окружения не использует
model = get_model(
access_token="YOUR_TOKEN",
timeout=60,
scope="GIGACHAT_API_CORP"
)
```
> если не передавать access_token, токен будет выбран через GigaChatTokenManager
> указание флага throttled=True включает ограничения и метрики для GigaChat и GigaChatEmbeddings. Подробнее [здесь](#2-модуль-agent_lab_sdkllmthrottled)
### 1.2. Менеджеры токенов
| Класс | Описание | Пример использования |
| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| `AgwTokenManager` | Кеширование + получение токена через Agent Gateway | `token = AgwTokenManager.get_token("provider")` |
| `GigaChatTokenManager` | Кеширование + получение через GigaChat OAuth с использованием пользовательских секретов | `token = GigaChatTokenManager.get_token()` |
### 1.3. Переменные окружения
| Переменная | Описание | Значение по умолчанию / Пример |
| ---------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
| `GIGACHAT_SCOPE` | Scope GigaChat API | `GIGACHAT_API_PERS` |
| `GIGACHAT_TIMEOUT` | Таймаут запросов к GigaChat (секунды) | `120` |
| `USE_TOKEN_PROVIDER_AGW` | Использовать `AgwTokenManager` для получения токена GigaChat | `true` |
| `GIGACHAT_CREDENTIALS` | Базовые креды для GigaChat (`b64(clientId:secretId)`) | `Y2xpZW50SWQ6c2VjcmV0SWQ=` |
| `GIGACHAT_USER` | Имя пользователя GigaChat advanced | `user` |
| `GIGACHAT_PASSWORD` | Пароль пользователя GigaChat advanced) | `password` |
| `GIGACHAT_TOKEN_PATH` | Путь к файлу кеша токена GigaChat | `/tmp/gigachat_token.json` |
| `GIGACHAT_TOKEN_FETCH_RETRIES` | Количество попыток получения токена (GigaChat) | `3` |
| `USE_GIGACHAT_ADVANCED` | Включает запрос токена GigaChat API в продвинутом режиме | `true` |
| `GIGACHAT_BASE_URL` | Базовый URL GigaChat (важно чтобы заканчивался на символ `/`) | `https://gigachat.sberdevices.ru/v1/` |
| `TOKEN_PROVIDER_AGW_URL` | URL Agent Gateway для получения AGW-токена | `https://agent-gateway.apps.advosd.sberdevices.ru` |
| `TOKEN_PROVIDER_AGW_DEFAULT_MAX_RETRIES` | Макс. попыток запроса токена (AGW) | `3` |
| `TOKEN_PROVIDER_AGW_TIMEOUT_SEC` | Таймаут запроса к AGW (секунды) | `5` |
---
## 2. Модуль `agent_lab_sdk.llm.throttled`
Позволяет ограничивать число одновременных вызовов к GigaChat и сервису эмбеддингов, автоматически собирая соответствующие метрики.
```python
from agent_lab_sdk.llm import GigaChatTokenManager
from agent_lab_sdk.llm.throttled import ThrottledGigaChat, ThrottledGigaChatEmbeddings
access_token = GigaChatTokenManager.get_token()
# Чат с учётом ограничений
chat = ThrottledGigaChat(access_token=access_token)
response = chat.invoke("Привет!")
# Эмбеддинги с учётом ограничений
emb = ThrottledGigaChatEmbeddings(access_token=access_token)
vectors = emb.embed_documents(["Text1", "Text2"])
```
### 2.1. Переменные окружения для ограничения
| Переменная | Описание | Значение по умолчанию |
| --------------------------------- | ------------------------------------------- | --------------------- |
| `MAX_CHAT_CONCURRENCY` | Максимум одновременных чат-запросов | `100000` |
| `MAX_EMBED_CONCURRENCY` | Максимум одновременных запросов эмбеддингов | `100000` |
| `EMBEDDINGS_MAX_BATCH_SIZE_PARTS` | Макс. размер батча частей для эмбеддингов | `90` |
### 2.2. Метрики
Метрики доступны через `agent_lab_sdk.metrics.get_metric`:
| Метрика | Описание | Тип |
| ------------------------- | ---------------------------------------------- | --------- |
| `chat_slots_in_use` | Число занятых слотов для чата | Gauge |
| `chat_waiting_tasks` | Число задач, ожидающих освобождения слота чата | Gauge |
| `chat_wait_time_seconds` | Время ожидания слота чата (секунды) | Histogram |
| `embed_slots_in_use` | Число занятых слотов для эмбеддингов | Gauge |
| `embed_waiting_tasks` | Число задач, ожидающих слота эмбеддингов | Gauge |
| `embed_wait_time_seconds` | Время ожидания слота эмбеддингов (секунды) | Histogram |
---
## 3. Модуль `agent_lab_sdk.metrics`
Предоставляет удобный интерфейс для создания и управления метриками через Prometheus-клиент.
### 3.1. Основные функции
```python
from agent_lab_sdk.metrics import get_metric
# Создать метрику
g = get_metric(
metric_type="gauge", # тип: "gauge", "counter" или "histogram"
name="my_gauge", # имя метрики в Prometheus
documentation="Моя метрика gauge" # описание
)
# Увеличить счётчик
g.inc()
# Установить конкретное значение
g.set(42)
```
### 3.2. Пример использования в коде
```python
from agent_lab_sdk.metrics import get_metric
import time
# Счётчик HTTP-запросов с метками
reqs = get_metric(
metric_type="counter",
name="http_requests_total",
documentation="Всего HTTP-запросов",
labelnames=["method", "endpoint"]
)
reqs.labels("GET", "/api").inc()
# Гистограмма задержек
lat = get_metric(
metric_type="histogram",
name="http_request_latency_seconds",
documentation="Длительность HTTP-запроса",
buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 5.0]
)
with lat.time():
time.sleep(0.5)
print(reqs.collect())
print(lat.collect())
```
## 4. Хранилище
### 4.1 SD Ассетница
функция `store_file_in_sd_asset` сохраняет base64‑файл в хранилище S3 и отдаёт публичную ссылку на файл
```python
from agent_lab_sdk.storage import store_file_in_sd_asset
store_file_in_storage("my-agent-name-filename.png", file_b64, "giga-agents")
```
### 4.2 AGW Checkpointer
AGW поддерживает langgraph checkpoint API и в SDK представлен `AsyncAGWCheckpointSaver`, который позволяет сохранять состояние графа в AGW напрямую.
## 5. Схема
### 5.1. Типы входных данных
Модуль `agent_lab_sdk.schema.input_types` предоставляет фабричные функции для создания аннотированных типов полей, которые могут использоваться в Pydantic моделях для описания интерфейса агентов.
#### Основные типы полей
```python
from typing import List, Annotated
from pydantic import BaseModel, Field
from agent_lab_sdk.schema import (
MainInput, StringInput, StringArrayInput, NumberInput,
SelectInput, CheckboxInput, FileInput, FilesInput, SelectOption
)
class AgentState(BaseModel):
# Основное поле ввода
query: Annotated[str, MainInput(placeholder="Введите ваш запрос")]
# Строковое поле
title: Annotated[str, StringInput(
default="Без названия",
title="Заголовок",
description="Название для вашего запроса"
)]
# Массив строк
keywords: Annotated[List[str], StringArrayInput(
placeholder="Добавьте ключевые слова...",
title="Ключевые слова",
description="Список ключевых слов для поиска",
group="Параметры"
)]
# Числовое поле
temperature: Annotated[float, NumberInput(
default=0.7,
title="Температура",
description="Параметр креативности модели (0.0 - 1.0)",
hidden=True
)]
# Выпадающий список
mode: Annotated[str, SelectInput(
title="Режим работы",
items=[
SelectOption(label="Быстрый", value="fast").model_dump(),
SelectOption(label="Точный", value="precise").model_dump()
],
default="fast",
group="Настройки"
)]
# Чекбокс
save_history: Annotated[bool, CheckboxInput(
title="Сохранять историю",
description="Сохранять диалог для последующего анализа",
default=True,
group="Опции"
)]
# Загрузка одного файла
document: Annotated[str, FileInput(
title="Документ",
file_extensions=".pdf,.docx,.txt"
)]
# Загрузка нескольких файлов
attachments: Annotated[List[str], FilesInput(
title="Прикрепленные файлы",
file_extensions=".pdf,.csv,.xlsx",
group="Файлы"
)]
```
#### Доступные фабричные функции
| Тип | Описание | Основные параметры |
|--------------------| ------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| `MainInput` | Основное поле ввода | `placeholder` |
| `StringInput` | Текстовое поле | `default`, `title`, `description`, `hidden` |
| `StringArrayInput` | Массив строк | `placeholder`, `title`, `description`, `group`, `hidden` |
| `NumberInput` | Числовое поле | `default`, `title`, `description`, `hidden` |
| `SelectInput` | Выпадающий список | `items`, `title`, `group`, `default`, `hidden` |
| `CheckboxInput` | Чекбокс | `title`, `group`, `description`, `default`, `hidden` |
| `FileInput` | Загрузка одного файла | `title`, `file_extensions`, `group`, `hidden` |
| `FilesInput` | Загрузка нескольких файлов | `title`, `file_extensions`, `group`, `hidden` |
#### Группировка полей
Используйте параметр `group` для логической группировки полей в интерфейсе:
```python
class TaskConfig(BaseModel):
# Группа "Основные параметры"
task_type: Annotated[str, SelectInput(
title="Тип задачи",
items=[...],
group="Основные параметры"
)]
priority: Annotated[str, SelectInput(
title="Приоритет",
items=[...],
group="Основные параметры"
)]
# Группа "Дополнительно"
notifications: Annotated[bool, CheckboxInput(
title="Уведомления",
group="Дополнительно"
)]
tags: Annotated[List[str], StringArrayInput(
placeholder="Теги...",
group="Дополнительно"
)]
```
### 5.2. LogMessage
TODO: описание LogMessage
## 6. Сборка и публикация
1. Установка twine
```bash
pip install --upgrade build twine
```
2. Собрать и загрузить в pypi
перед обновлением сборки нужно не забыть поменять версию в [pyproject.toml](/pyproject.toml)
```bash
python -m build && python -m twine upload dist/*
```
3. Ссылка на проект pypi
> https://pypi.org/project/agent-lab-sdk/
4. установка локально в editable mode. Предварительно может потребоваться выбрать необходимое окружение
```bash
pip install -e .
```
Raw data
{
"_id": null,
"home_page": null,
"name": "agent-lab-sdk",
"maintainer": null,
"docs_url": null,
"requires_python": "<4.0,>=3.11",
"maintainer_email": null,
"keywords": "agent, lab, sdk",
"author": null,
"author_email": "Andrew Ohurtsov <andermirik@yandex.com>",
"download_url": "https://files.pythonhosted.org/packages/71/18/1fd6c3c887bd11dca8c41d90237d89540209d67a513d7d3c63e7e6dd4e07/agent_lab_sdk-0.1.19.tar.gz",
"platform": null,
"description": "# Agent Lab SDK\n\n\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0451\u0440\u0442\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 LLM, Agent Gateway \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 Giga Labs.\n\n## \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430\n\n```bash\npip install agent_lab_sdk\n```\n\n## \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435\n\n1. [\u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.llm`](#1-\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c-agent_lab_sdkllm)\n2. [\u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.llm.throttled`](#2-\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c-agent_lab_sdkllmthrottled)\n3. [\u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.metrics`](#3-\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c-agent_lab_sdkmetrics)\n4. [\u0425\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435](#4-\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435)\n5. [\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430](#5-\u0441\u0445\u0435\u043c\u0430)\n6. [\u0421\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f](#6-\u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430-\u0438-\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f)\n\n---\n\n## 1. \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.llm`\n\n### 1.1. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\n\n```python\nfrom agent_lab_sdk.llm import get_model\n\n# \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e\nmodel = get_model()\n\n# \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c GigaChat, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e\nmodel = get_model(\"chat\")\n\n# \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ThrottledGigaChat, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e\nmodel = get_model(\"chat\", throttled=True)\n\n# \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c EmbeddingsGigaChat, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e\nmodel = get_model(\"embeddings\")\n\n# \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c ThrottledEmbeddingsGigaChat, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e\nmodel = get_model(\"embeddings\", throttled=True)\n\n# \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0447\u0430 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 GigaChat, \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\nmodel = get_model(\n access_token=\"YOUR_TOKEN\",\n timeout=60,\n scope=\"GIGACHAT_API_CORP\"\n)\n```\n\n> \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c access_token, \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 GigaChatTokenManager\n\n> \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 throttled=True \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f GigaChat \u0438 GigaChatEmbeddings. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 [\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c](#2-\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c-agent_lab_sdkllmthrottled)\n\n### 1.2. \u041c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u044b \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432\n\n| \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 | \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 | \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f |\n| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- |\n| `AgwTokenManager` | \u041a\u0435\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 + \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Agent Gateway | `token = AgwTokenManager.get_token(\"provider\")` |\n| `GigaChatTokenManager` | \u041a\u0435\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 + \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 GigaChat OAuth \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0440\u0435\u0442\u043e\u0432 | `token = GigaChatTokenManager.get_token()` |\n\n### 1.3. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\n\n| \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f | \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 | \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e / \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 |\n| ---------------------------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |\n| `GIGACHAT_SCOPE` | Scope GigaChat API | `GIGACHAT_API_PERS` |\n| `GIGACHAT_TIMEOUT` | \u0422\u0430\u0439\u043c\u0430\u0443\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a GigaChat (\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b) | `120` |\n| `USE_TOKEN_PROVIDER_AGW` | \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c `AgwTokenManager` \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 GigaChat | `true` |\n| `GIGACHAT_CREDENTIALS` | \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0435\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f GigaChat (`b64(clientId:secretId)`) | `Y2xpZW50SWQ6c2VjcmV0SWQ=` |\n| `GIGACHAT_USER` | \u0418\u043c\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f GigaChat advanced | `user` |\n| `GIGACHAT_PASSWORD` | \u041f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f GigaChat advanced) | `password` |\n| `GIGACHAT_TOKEN_PATH` | \u041f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0444\u0430\u0439\u043b\u0443 \u043a\u0435\u0448\u0430 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 GigaChat | `/tmp/gigachat_token.json` |\n| `GIGACHAT_TOKEN_FETCH_RETRIES` | \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 (GigaChat) | `3` |\n| `USE_GIGACHAT_ADVANCED` | \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 GigaChat API \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 | `true` |\n| `GIGACHAT_BASE_URL` | \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 URL GigaChat (\u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b `/`) | `https://gigachat.sberdevices.ru/v1/` |\n| `TOKEN_PROVIDER_AGW_URL` | URL Agent Gateway \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f AGW-\u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 | `https://agent-gateway.apps.advosd.sberdevices.ru` |\n| `TOKEN_PROVIDER_AGW_DEFAULT_MAX_RETRIES` | \u041c\u0430\u043a\u0441. \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043a \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0430 (AGW) | `3` |\n| `TOKEN_PROVIDER_AGW_TIMEOUT_SEC` | \u0422\u0430\u0439\u043c\u0430\u0443\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043a AGW (\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b) | `5` |\n\n---\n\n## 2. \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.llm.throttled`\n\n\u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u043a GigaChat \u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438.\n\n```python\nfrom agent_lab_sdk.llm import GigaChatTokenManager\nfrom agent_lab_sdk.llm.throttled import ThrottledGigaChat, ThrottledGigaChatEmbeddings\n\naccess_token = GigaChatTokenManager.get_token()\n\n# \u0427\u0430\u0442 \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439\nchat = ThrottledGigaChat(access_token=access_token)\nresponse = chat.invoke(\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442!\")\n\n# \u042d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439\nemb = ThrottledGigaChatEmbeddings(access_token=access_token)\nvectors = emb.embed_documents([\"Text1\", \"Text2\"])\n```\n\n### 2.1. \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\n\n| \u041f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f | \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 | \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e |\n| --------------------------------- | ------------------------------------------- | --------------------- |\n| `MAX_CHAT_CONCURRENCY` | \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0442-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 | `100000` |\n| `MAX_EMBED_CONCURRENCY` | \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 | `100000` |\n| `EMBEDDINGS_MAX_BATCH_SIZE_PARTS` | \u041c\u0430\u043a\u0441. \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 | `90` |\n\n### 2.2. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438\n\n\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 `agent_lab_sdk.metrics.get_metric`:\n\n| \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 | \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 | \u0422\u0438\u043f |\n| ------------------------- | ---------------------------------------------- | --------- |\n| `chat_slots_in_use` | \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0430\u0442\u0430 | Gauge |\n| `chat_waiting_tasks` | \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0442\u0430 \u0447\u0430\u0442\u0430 | Gauge |\n| `chat_wait_time_seconds` | \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0442\u0430 \u0447\u0430\u0442\u0430 (\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b) | Histogram |\n| `embed_slots_in_use` | \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 | Gauge |\n| `embed_waiting_tasks` | \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0442\u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 | Gauge |\n| `embed_wait_time_seconds` | \u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0442\u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 (\u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b) | Histogram |\n\n---\n\n## 3. \u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.metrics`\n\n\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Prometheus-\u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442.\n\n### 3.1. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\n\n```python\nfrom agent_lab_sdk.metrics import get_metric\n\n# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443\ng = get_metric(\n metric_type=\"gauge\", # \u0442\u0438\u043f: \"gauge\", \"counter\" \u0438\u043b\u0438 \"histogram\"\n name=\"my_gauge\", # \u0438\u043c\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0432 Prometheus\n documentation=\"\u041c\u043e\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 gauge\" # \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\n)\n\n# \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0447\u0451\u0442\u0447\u0438\u043a\ng.inc()\n\n# \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\ng.set(42)\n```\n\n### 3.2. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435\n\n```python\nfrom agent_lab_sdk.metrics import get_metric\nimport time\n\n# \u0421\u0447\u0451\u0442\u0447\u0438\u043a HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438\nreqs = get_metric(\n metric_type=\"counter\",\n name=\"http_requests_total\",\n documentation=\"\u0412\u0441\u0435\u0433\u043e HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432\",\n labelnames=[\"method\", \"endpoint\"]\n)\nreqs.labels(\"GET\", \"/api\").inc()\n\n# \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u0435\u043a\nlat = get_metric(\n metric_type=\"histogram\",\n name=\"http_request_latency_seconds\",\n documentation=\"\u0414\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c HTTP-\u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\",\n buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 5.0]\n)\nwith lat.time():\n time.sleep(0.5)\n\nprint(reqs.collect())\nprint(lat.collect())\n```\n\n## 4. \u0425\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435\n\n### 4.1 SD \u0410\u0441\u0441\u0435\u0442\u043d\u0438\u0446\u0430\n\n\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f `store_file_in_sd_asset` \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 base64\u2011\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0435 S3 \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0444\u0430\u0439\u043b\n\n```python\nfrom agent_lab_sdk.storage import store_file_in_sd_asset\n\nstore_file_in_storage(\"my-agent-name-filename.png\", file_b64, \"giga-agents\")\n```\n\n### 4.2 AGW Checkpointer\n\nAGW \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 langgraph checkpoint API \u0438 \u0432 SDK \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d `AsyncAGWCheckpointSaver`, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0432 AGW \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e. \n\n## 5. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430\n\n### 5.1. \u0422\u0438\u043f\u044b \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\n\n\u041c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c `agent_lab_sdk.schema.input_types` \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0430\u0431\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 Pydantic \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.\n\n#### \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439\n\n```python\nfrom typing import List, Annotated\nfrom pydantic import BaseModel, Field\nfrom agent_lab_sdk.schema import (\n MainInput, StringInput, StringArrayInput, NumberInput,\n SelectInput, CheckboxInput, FileInput, FilesInput, SelectOption\n)\n\nclass AgentState(BaseModel):\n # \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430\n query: Annotated[str, MainInput(placeholder=\"\u0412\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\")]\n \n # \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\n title: Annotated[str, StringInput(\n default=\"\u0411\u0435\u0437 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\",\n title=\"\u0417\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a\",\n description=\"\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\"\n )]\n \n # \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\n keywords: Annotated[List[str], StringArrayInput(\n placeholder=\"\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430...\",\n title=\"\u041a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\",\n description=\"\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\",\n group=\"\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\"\n )]\n \n # \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\n temperature: Annotated[float, NumberInput(\n default=0.7,\n title=\"\u0422\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\",\n description=\"\u041f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043a\u0440\u0435\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (0.0 - 1.0)\",\n hidden=True\n )]\n \n # \u0412\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a\n mode: Annotated[str, SelectInput(\n title=\"\u0420\u0435\u0436\u0438\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b\",\n items=[\n SelectOption(label=\"\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439\", value=\"fast\").model_dump(),\n SelectOption(label=\"\u0422\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439\", value=\"precise\").model_dump()\n ],\n default=\"fast\",\n group=\"\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438\"\n )]\n \n # \u0427\u0435\u043a\u0431\u043e\u043a\u0441\n save_history: Annotated[bool, CheckboxInput(\n title=\"\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e\",\n description=\"\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\",\n default=True,\n group=\"\u041e\u043f\u0446\u0438\u0438\"\n )]\n \n # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\n document: Annotated[str, FileInput(\n title=\"\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\",\n file_extensions=\".pdf,.docx,.txt\"\n )]\n \n # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\n attachments: Annotated[List[str], FilesInput(\n title=\"\u041f\u0440\u0438\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b\",\n file_extensions=\".pdf,.csv,.xlsx\",\n group=\"\u0424\u0430\u0439\u043b\u044b\"\n )]\n```\n\n#### \u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0431\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438\n\n| \u0422\u0438\u043f | \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 | \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b |\n|--------------------| ------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |\n| `MainInput` | \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430 | `placeholder` |\n| `StringInput` | \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 | `default`, `title`, `description`, `hidden` |\n| `StringArrayInput` | \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a | `placeholder`, `title`, `description`, `group`, `hidden` |\n| `NumberInput` | \u0427\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435 | `default`, `title`, `description`, `hidden` |\n| `SelectInput` | \u0412\u044b\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a | `items`, `title`, `group`, `default`, `hidden` |\n| `CheckboxInput` | \u0427\u0435\u043a\u0431\u043e\u043a\u0441 | `title`, `group`, `description`, `default`, `hidden` |\n| `FileInput` | \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 | `title`, `file_extensions`, `group`, `hidden` |\n| `FilesInput` | \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 | `title`, `file_extensions`, `group`, `hidden` |\n\n#### \u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439\n\n\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 `group` \u0434\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435:\n\n```python\nclass TaskConfig(BaseModel):\n # \u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 \"\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\"\n task_type: Annotated[str, SelectInput(\n title=\"\u0422\u0438\u043f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438\",\n items=[...],\n group=\"\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\"\n )]\n \n priority: Annotated[str, SelectInput(\n title=\"\u041f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\",\n items=[...],\n group=\"\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b\"\n )]\n \n # \u0413\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430 \"\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\"\n notifications: Annotated[bool, CheckboxInput(\n title=\"\u0423\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\",\n group=\"\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\"\n )]\n \n tags: Annotated[List[str], StringArrayInput(\n placeholder=\"\u0422\u0435\u0433\u0438...\",\n group=\"\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\"\n )]\n```\n\n### 5.2. LogMessage\n\nTODO: \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 LogMessage\n\n## 6. \u0421\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\n\n1. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 twine\n\n```bash\npip install --upgrade build twine\n```\n\n2. \u0421\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432 pypi\n\n\u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u0432 [pyproject.toml](/pyproject.toml)\n```bash\npython -m build && python -m twine upload dist/*\n```\n\n3. \u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 pypi\n\n> https://pypi.org/project/agent-lab-sdk/\n\n4. \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 editable mode. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\n```bash\npip install -e .\n```\n",
"bugtrack_url": null,
"license": "Proprietary and Confidential \u2014 All Rights Reserved",
"summary": "SDK \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Agent Lab",
"version": "0.1.19",
"project_urls": null,
"split_keywords": [
"agent",
" lab",
" sdk"
],
"urls": [
{
"comment_text": null,
"digests": {
"blake2b_256": "15479f21e5784bb2142cdd56f094320b26405577107d26b34749d9203ba02553",
"md5": "f1b120db266f2282967447df3a7ed71c",
"sha256": "a864b2164da8e2c9a8529fa0666f1e9126aef0b5af02d53373cdaae0f29952bf"
},
"downloads": -1,
"filename": "agent_lab_sdk-0.1.19-py3-none-any.whl",
"has_sig": false,
"md5_digest": "f1b120db266f2282967447df3a7ed71c",
"packagetype": "bdist_wheel",
"python_version": "py3",
"requires_python": "<4.0,>=3.11",
"size": 24125,
"upload_time": "2025-08-01T07:53:38",
"upload_time_iso_8601": "2025-08-01T07:53:38.677117Z",
"url": "https://files.pythonhosted.org/packages/15/47/9f21e5784bb2142cdd56f094320b26405577107d26b34749d9203ba02553/agent_lab_sdk-0.1.19-py3-none-any.whl",
"yanked": false,
"yanked_reason": null
},
{
"comment_text": null,
"digests": {
"blake2b_256": "71181fd6c3c887bd11dca8c41d90237d89540209d67a513d7d3c63e7e6dd4e07",
"md5": "7b9cf6167eb3dcb46a650ec1cbe14ef9",
"sha256": "7d62b380170662eebd65614db7229abe3e59110755bdb1b23d515e5775424071"
},
"downloads": -1,
"filename": "agent_lab_sdk-0.1.19.tar.gz",
"has_sig": false,
"md5_digest": "7b9cf6167eb3dcb46a650ec1cbe14ef9",
"packagetype": "sdist",
"python_version": "source",
"requires_python": "<4.0,>=3.11",
"size": 24190,
"upload_time": "2025-08-01T07:53:40",
"upload_time_iso_8601": "2025-08-01T07:53:40.025194Z",
"url": "https://files.pythonhosted.org/packages/71/18/1fd6c3c887bd11dca8c41d90237d89540209d67a513d7d3c63e7e6dd4e07/agent_lab_sdk-0.1.19.tar.gz",
"yanked": false,
"yanked_reason": null
}
],
"upload_time": "2025-08-01 07:53:40",
"github": false,
"gitlab": false,
"bitbucket": false,
"codeberg": false,
"lcname": "agent-lab-sdk"
}
JSON