Связаться с намиПопробовать бесплатно

Создать простого текстового агента с вызовом функции

Статья создана
Обновлена 2 декабря 2025 г.

В Yandex AI Studio вы можете создать текстового агента с вызовом функции, способного взаимодействовать с пользователем в текстовом формате и поддерживать диалог, близкий к естественному человеческому общению.

Перед началом работы

Чтобы воспользоваться примером:

  1. Создайте сервисный аккаунт и назначьте ему роли ai.assistants.editor и ai.languageModels.user.

  2. Получите и сохраните API-ключ сервисного аккаунта, указав для него область действия yc.ai.foundationModels.execute.

    Примечание

    Если вы используете ОС Windows, рекомендуем предварительно установить оболочку WSL и выполнять дальнейшие действия в этой оболочке.

  3. Установите Python версии 3.10 или выше.

  4. Установите библиотеку Python venv для создания изолированных виртуальных окружений в Python.

  5. Создайте и войдите в новое виртуальное окружение Python:

    python3 -m venv new-env
source new-env/bin/activate

  6. Установите библиотеку OpenAI для Python:

    pip install openai

Реализуйте чат

  1. Создайте файл index.py и добавьте в него код:

    import openai
from openai import OpenAI
import json

YANDEX_CLOUD_MODEL = "yandexgpt"

client = openai.OpenAI(
    api_key=YANDEX_CLOUD_API_KEY,
    base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
    project=YANDEX_CLOUD_FOLDER
)

# 1. Определение списка функций, которые модель может вызывать
tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Получить текущую погоду для указанного города.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "Название города, например: Петербург или Москва",
                },
            },
            "required": ["city"],
        },
    },
]

# Простейшая реализация функции (можно заменить на вызов реального API)
def get_weather(city):
    # Здесь можно реализовать интеграцию, например, с Яндекс Погодой
    return {
        "город": city,
        "температура": "12 °C",
        "состояние": "Облачно, лёгкий ветер"
    }

# Формирование списка сообщений, который будет пополняться
input_list = [
    {"role": "user", "content": "Какая погода в Красноярске?"}
]

# 2. Запрос модели с определенными функциями
response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
    tools=tools,
    input=input_list,
)

# Добавление ввода модели в историю
input_list += response.output

for item in response.output:
    if item.type == "function_call":
        if item.name == "get_weather":
            # 3. Выполнение функции get_weather
            weather_info = get_weather(**json.loads(item.arguments))

            # 4. Передача результата функции обратно модели
            input_list.append({
                "type": "function_call_output",
                "call_id": item.call_id,
                "output": json.dumps(weather_info)
            })

print("Финальный ввод:")
for item in input_list:
    if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "function_call_output":
        parsed = json.loads(item["output"])
        print("function_call_output:", parsed)
    else:
        print(item)

response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
    instructions="Отвечай только данными о погоде, которые вернула функция.",
    tools=tools,
    input=input_list,
)

# 5. Финальный ответ
print("Финальный вывод:")
print(response.model_dump_json(indent=2))
print("\n" + response.output_text)

  2. Сохраните данные для аутентификации в переменные окружения:

    export YANDEX_CLOUD_FOLDER=<идентификатор_каталога>
export YANDEX_CLOUD_API_KEY=<API-ключ>

  3. Выполните созданный файл:

    python index.py

    Пример ответа:

    Финальный ввод:
{'role': 'user', 'content': 'Какая погода в Красноярске?'}
ResponseFunctionToolCall(arguments='{"city":"Красноярск"}', call_id='get_weather', name='get_weather', type='function_call', id='get_weather', status='completed', valid=True)
function_call_output: {'город': 'Красноярск', 'температура': '12 °C', 'состояние': 'Облачно, лёгкий ветер'}
Финальный вывод:
{
  "id": "70d96fac-1c4b-4f4a-9f80-56df********",
  "created_at": 1758556157206.0,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": "Отвечай только данными о погоде, которые вернула функция.",
  "metadata": null,
  "model": "gpt://b1gstllj8rgs********/yandexgpt",
  "object": "response",
  "output": [
    {
      "id": "f15c66e8-99a2-4647-a820-406e********",
      "content": [
        {
          "annotations": [],
          "text": "В Красноярске сейчас 12 °C, облачно, легкий ветер.",
          "type": "output_text",
          "logprobs": null,
          "valid": true
        }
      ],
      "role": "assistant",
      "status": "completed",
      "type": "message",
      "valid": true
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "temperature": null,
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "city": {
            "type": "string",
            "description": "Название города, например: Петербург или Москва"
          }
        },
        "required": [
          "city"
        ]
      },
      "strict": null,
      "type": "function",
      "description": "Получить текущую погоду для указанного города.",
      "valid": true
    }
  ],
  "top_p": null,
  "background": false,
  "conversation": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "previous_response_id": null,
  "prompt": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": null,
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": null,
  "status": "completed",
  "text": null,
  "top_logprobs": null,
  "truncation": null,
  "usage": null,
  "user": "",
  "valid": true
}

В Красноярске сейчас 12 °C, облачно, легкий ветер.

См. также

Предыдущая
Создать простого текстового агента
Следующая
Создать голосового агента с помощью Realtime API