Create agent.py

agent.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain.agents import create_openai_functions_agent, AgentExecutor, Tool
+from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
+from langchain.memory import ConversationBufferMemory
+import json
+from tools import rag_tool, support_ticket_tool, store_ticket_info
+from config import llm, memory
+
+tools = [
+    Tool(
+        name="KnowledgeBase",
+        func=rag_tool,
+        coroutine=rag_tool,
+        description="Use this to answer user questions about the documents."
+    ),
+    Tool(
+        name="SupportTicket",
+        func=support_ticket_tool,
+        coroutine=support_ticket_tool,
+        description="This tool opens a support ticket in the system after you get information about the user"
+    ),
+    Tool(
+        name="collect_data",
+        func=store_ticket_info,
+        coroutine=store_ticket_info,
+        description="""Use this to collect user info for support ticket.
+        Pass the full conversation text that contains issue details and email."""
+    )
+]
+
+# إنشاء الـ prompt بالطريقة الصحيحة
+prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+    ("system", """
+أنت "آدم"، موظف دعم فني ودود لشركة Valetax. 
+عرف نفسك مع اول محادثة
+شخصيتك: ودود، بشوش، وتكتب بأسلوب محادثة طبيعي.
+
+دورك ينقسم إلى حالتين:
+
+1. **استفسارات عامة:**
+   - استخدم KnowledgeBase للإجابة عن الأسئلة
+
+2. **فتح شكوى / تذكرة دعم:**
+   - اجمع المعلومات (المشكلة + الإيميل + المستندات)
+   - استخدم collect_data مع كل ما قاله العميل
+   - ثم استخدم SupportTicket لفتح التذكرة
+
+⚠️ استخدم الـ tools دائماً - لا ترد بدون tools
+"""),
+    ("placeholder", "{chat_history}"),
+    ("human", "{input}"),
+    ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
+])
+
+# إنشاء الـ agent
+agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
+
+# إنشاء الـ executor
+agent_executor = AgentExecutor(
+    agent=agent,
+    tools=tools,
+    memory=memory,
+    verbose=True,
+    handle_parsing_errors=True
+)