Update main.py

main.py

@@ -24,10 +24,10 @@ from linebot.models import (
 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
 from langchain_core.tools import tool
 from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
-# 直接使用標準路徑，不再使用 try-except
-# 從具體路徑匯入 AgentExecutor
-from langchain.agents import AgentExecutor
-from langchain.agents import create_tool_calling_agent
+from langgraph.prebuilt import create_react_agent
+# # 從具體路徑匯入 AgentExecutor
+# from langchain.agents import AgentExecutor
+# from langchain.agents import create_tool_calling_agent
 
 # ==========================
 #  環境設定與工具函式
@@ -185,17 +185,29 @@ def analyze_image_with_text(image_path: str, user_text: str) -> str:
 #  LangChain 代理人設定
 # ==========================
 tools = [generate_and_upload_image, analyze_image_with_text]
-# 修正模型：gemini-3-flash-preview 目前在正式 API 中通常不可用
+# llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview", temperature=0.4)
+
+# prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
+#     ("system", "你是一個強大的代理人。如果生成了圖片，請直接給出 URL。"),
+#     ("user", "{input}"),
+#     MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
+# ])
+
+# agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
+# agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=False, handle_parsing_errors=True)
+
+# 1. 建立 LLM 模型
 llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview", temperature=0.4)
 
-prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
-    ("system", "你是一個強大的代理人。如果生成了圖片，請直接給出 URL。"),
-    ("user", "{input}"),
-    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
-])
+# 2. 定義 System Prompt (取代原本的 prompt_template)
+system_prompt = "你是一個強大的代理人。如果生成了圖片，請直接給出 URL。"
 
-agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
-agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=False, handle_parsing_errors=True)
+# 3. 直接建立包含 Executor 功能的 Agent
+agent_executor = create_react_agent(
+    llm, 
+    tools, 
+    state_modifier=system_prompt
+)
 
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 #  FastAPI 路由