feat(bot): chat agent on Gemini 2.5 Flash-Lite — grounded first turn, current-prescription defaults

Live-tested on OpenRouter: Flash-Lite answers in 3–8 s with correct findings at ~$0.10/$0.40 per 1M tokens
(qwen3.7-flash and gpt-oss-120b took 26–32 s). Force a tool call on the first turn, give the model the
current prescription, let check_drug_for_patient default to it and return composition, intolerance check
and general interactions (alcohol); retry once on an empty final message.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

app/config.py

@@ -33,7 +33,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     # data only — prod must use GigaChat (152-FZ, foreign services are forbidden for real PII).
     chat_agent: Literal["auto", "off", "mock", "openrouter", "gigachat"] = "auto"
     openrouter_api_key: str = ""
-    openrouter_model: str = "anthropic/claude-sonnet-4.5"
+    openrouter_model: str = "google/gemini-2.5-flash-lite"
     openrouter_base_url: str = "https://openrouter.ai/api/v1"
     chat_agent_timeout_s: float = 25.0
     chat_agent_max_steps: int = 5

app/llm/agent/__init__.py

@@ -34,6 +34,7 @@ from app.llm.guard import assert_scrubbed
 log = logging.getLogger(__name__)
 
 MAX_ANSWER_CHARS = 1200
+NUDGE = "Сформулируй ответ пациенту по результатам инструментов выше (3–6 предложений)."
 _ALLOWED_MSG_KEYS = {"role", "content", "tool_calls", "tool_call_id"}
 
 
@@ -63,6 +64,15 @@ def build_provider(settings: Settings | None = None) -> ToolChatProvider | None:
     return None
 
 
+async def _patient_brief(ctx: ToolContext) -> str:
+    """One line of context so the model knows what «мои таблетки» means (drug names only, no identifiers)."""
+    rec = await ctx.record()
+    if rec is None or not rec.current_prescriptions:
+        return "\n\nТекущее назначение психиатра: нет данных."
+    drugs = ", ".join(p.drug for p in rec.current_prescriptions)
+    return f"\n\nТекущее назначение психиатра: {drugs}. «Мои таблетки» = это назначение."
+
+
 def _wire(messages: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
     """Strip internal keys (tool `name`) before sending."""
     return [{k: v for k, v in m.items() if k in _ALLOWED_MSG_KEYS} for m in messages]
@@ -82,14 +92,20 @@ async def answer_chat(
         return None
     ctx = ToolContext(token=token)
     messages: list[dict[str, Any]] = [
-        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT + await _patient_brief(ctx)},
         {"role": "user", "content": str(question)},
     ]
+    nudged = False
     try:
         async with asyncio.timeout(s.chat_agent_timeout_s * 2):
             for _ in range(s.chat_agent_max_steps):
                 turn = await provider.chat(_wire(messages) if provider.name != "mock" else messages, TOOL_SPECS)
                 if not turn.tool_calls:
+                    if not (turn.content or "").strip() and not nudged:
+                        # Some models (Gemini Flash) occasionally end with an empty message after tool results.
+                        nudged = True
+                        messages.append({"role": "user", "content": NUDGE})
+                        continue
                     return _finish(turn.content or "", ctx, provider.name)
                 messages.append(
                     {

app/llm/agent/prompts.py

@@ -6,11 +6,16 @@ SYSTEM_PROMPT = """Ты — помощник пациента в сервисе
 Как работать:
 1. Сначала собери данные инструментами. Для вопросов о лекарствах, сочетаниях, составе, аллергиях всегда
    вызывай get_patient_record и check_drug_for_patient (для каждого упомянутого препарата и, если вопрос
-   о «моих таблетках», для текущего назначения). Для общих вопросов о лечении вызывай search_guidelines.
+   о «моих таблетках», для текущего назначения). Вопросы об алкоголе, еде, вождении, сочетании с другими
+   средствами, составе и непереносимостях — тоже вопросы о лекарстве: проверь текущее назначение через
+   check_drug_for_patient (там есть состав, сравнение с непереносимостями и все взаимодействия).
+   Для общих вопросов о лечении вызывай search_guidelines.
 2. Отвечай ТОЛЬКО на основе результатов инструментов. Если в них нет ответа — честно скажи, что в
    рекомендациях и инструкции этого нет, и предложи уточнить у лечащего врача. Ничего не додумывай.
-3. Если check_drug_for_patient вернул находки — назови их простыми словами и посоветуй обсудить с врачом
-   до приёма. Пустой список не значит «безопасно».
+3. Если check_drug_for_patient вернул findings — назови КАЖДУЮ находку (сначала severity=high) простыми
+   словами и посоветуй обсудить с врачом до приёма. Пустой список не значит «безопасно».
+   Про состав и непереносимости (intolerance_check) говори, только если о них спросили.
+   Про алкоголь бери текст из general_interactions.
 4. Ссылайся на источник в тексте коротко: «по клиническим рекомендациям», «по инструкции к препарату»,
    «в вашей карте указано».
 

app/llm/agent/providers.py

@@ -52,7 +52,10 @@ class OpenRouterProvider:
         self._client = client
 
     async def chat(self, messages: list[dict[str, Any]], tools: list[dict[str, Any]]) -> AssistantTurn:
-        body = {"model": self._model, "messages": messages, "tools": tools, "temperature": 0.1, "max_tokens": 900}
+        body: dict[str, Any] = {"model": self._model, "messages": messages, "tools": tools, "temperature": 0.1}
+        body["max_tokens"] = 900
+        if not any(m["role"] == "tool" for m in messages):
+            body["tool_choice"] = "required"  # never answer from the model's own memory: ground first
         headers = {"Authorization": f"Bearer {self._key}", "X-Title": "PTSRaiAgent prototype (synthetic data)"}
         try:
             if self._client is not None:

app/llm/agent/tools.py

@@ -77,8 +77,9 @@ TOOL_SPECS: list[dict[str, Any]] = [
             ),
             "parameters": {
                 "type": "object",
-                "properties": {"drug": {"type": "string"}},
-                "required": ["drug"],
+                "properties": {
+                    "drug": {"type": "string", "description": "Название препарата; пусто — текущее назначение пациента"}
+                },
             },
         },
     },
@@ -157,7 +158,12 @@ def _drug_info(ctx: ToolContext, name: str) -> dict[str, Any]:
 
 
 async def _check(ctx: ToolContext, name: str) -> dict[str, Any]:
-    entry = find_drug(name)
+    entry = find_drug(name) if name.strip() else None
+    if entry is None:
+        # "мои таблетки" / no name → the current psychiatric prescription from the record.
+        rec = await ctx.record()
+        current = [find_drug(p.drug) for p in (rec.current_prescriptions if rec else [])]
+        entry = next((e for e in current if e is not None), None) if not find_drug(name) else None
     if entry is None:
         return {"found": False, "drug": name, "note": "Препарата нет в справочнике — отвечать «уточните у врача»."}
     rec = await ctx.record()
@@ -165,13 +171,28 @@ async def _check(ctx: ToolContext, name: str) -> dict[str, Any]:
         return {"found": True, "inn": entry.inn, "record": False, "findings": []}
     ctx.cite(entry.source)
     ctx.cite("ЕМИАС: медицинская карта")
-    findings = check_patient(entry, rec, load_db())
+    db = load_db()
+    findings = check_patient(entry, rec, db)
+    comp = entry.composition
+    intolerances = [a.name for a in rec.allergies]
+    intolerance_check = None
+    if comp is not None and intolerances:
+        hit = {t for a in rec.allergies for t in a.tags} & set(comp.excipient_tags)
+        intolerance_check = f"Непереносимость из карты ({', '.join(intolerances)}): " + (
+            "вещество ЕСТЬ в составе."
+            if hit
+            else "в примере состава этого вещества нет; состав зависит от производителя."
+        )
     return {
         "found": True,
         "inn": entry.inn,
         "record": True,
         "findings": [f.model_dump() for f in findings],
-        "note": "Пустой список не означает, что препарат безопасен: решение о приёме принимает врач.",
+        "intolerance_check": intolerance_check,
+        "composition": comp.model_dump(exclude={"excipient_tags"}) if comp else None,
+        "general_interactions": [i.text for i in entry.interactions],  # incl. alcohol — for questions about it
+        "contraindications": entry.contraindications,
+        "note": "Пустой findings не означает, что препарат безопасен: решение о приёме принимает врач.",
     }