| """Deterministik, önceden yazılmış yanıtlar dönen sahte LLM. |
| |
| YALNIZCA otomatik testler ve altyapı doğrulaması içindir: ajan döngüsünü, araç çağırmayı, |
| koşucuları ve ölçümleri gerçek bir model olmadan uçtan uca sınamaya yarar. Gerçek model |
| başarımı ölçümlerinde kullanılmaz. |
| """ |
| from __future__ import annotations |
|
|
| from typing import Any, Callable, Optional, Union |
|
|
| from .base import LLMClient, LLMResponse, ToolCall, ToolSpec |
|
|
| Step = Union[LLMResponse, Callable[[list[dict[str, Any]]], LLMResponse]] |
|
|
|
|
| class ScriptedLLM(LLMClient): |
| def __init__(self, steps: list[Step], model: str = "scripted") -> None: |
| self.steps = list(steps) |
| self.model = model |
| self.calls: list[list[dict[str, Any]]] = [] |
|
|
| def chat(self, messages, tools: Optional[list[ToolSpec]] = None, json_mode: bool = False, |
| temperature: float = 0.2) -> LLMResponse: |
| self.calls.append(messages) |
| if not self.steps: |
| return LLMResponse(content="", tool_calls=[ToolCall("finish", {"summary": "script bitti"})]) |
| step = self.steps.pop(0) |
| return step(messages) if callable(step) else step |
|
|
|
|
| def tool(name: str, **args: Any) -> LLMResponse: |
| return LLMResponse(content="", tool_calls=[ToolCall(name=name, arguments=args)]) |
|
|
|
|
| def text(content: str) -> LLMResponse: |
| return LLMResponse(content=content) |
|
|
