lct-07 и lct-19: звонящий на LLM, офлайн-таблица, предгенерация

Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.

Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.

Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.

Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.

Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.

backend/app/dialog/caller.py

@@ -8,13 +8,18 @@
 Заготовки написаны так же — «алло! алло!», а не «я взволнован».
 """
 
+import logging
 from dataclasses import dataclass
+from functools import lru_cache
+from pathlib import Path
 from typing import Protocol
 
 from app.dialog.persona import PersonaState
 from app.dialog.slots import SlotMachine, TurnResult
 from app.domain.events import Mood
 
+log = logging.getLogger(__name__)
+
 
 @dataclass
 class CallerLine:
@@ -23,7 +28,10 @@ class CallerLine:
 
 
 class Caller(Protocol):
-    def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine: ...
+    """Звонящий. Асинхронный: на LLM он ходит в сеть, на заготовках — нет,
+    но интерфейс один, и подменяются они друг другом без правок контура."""
+
+    async def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine: ...
 
 
 #: Реплика, когда оператор спросил не то или непонятно. Выбор по номеру реплики,
@@ -75,7 +83,7 @@ class TemplateCaller:
     def __init__(self) -> None:
         self._turn = 0
 
-    def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine:
+    async def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine:
         self._turn += 1
         if turn.repeated:
             for _ in turn.repeated:
@@ -101,3 +109,93 @@ def _sentence_case(text: str) -> str:
     """Факт в сценарии записан как фрагмент («улица Ленина, 14»), а в начале
     реплики должен звучать как начало фразы."""
     return text[:1].upper() + text[1:] if text else text
+
+
+class LlmCaller:
+    """Звонящий, говорящий своими словами.
+
+    Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают только
+    раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не спрашивали
+    (docs/product/CALL-SIM.md).
+
+    Отказ сети или провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается
+    на заготовки — молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.
+    """
+
+    def __init__(self, client, model: str, temperature: float = 0.8) -> None:
+        self._client = client
+        self._model = model
+        self._temperature = temperature
+        self._fallback = TemplateCaller()
+        self._history: list[dict] = []
+        self.fallbacks = 0
+
+    async def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine:
+        from app.dialog.llm import LlmRequest, LlmUnavailable
+
+        if turn.repeated:
+            for _ in turn.repeated:
+                persona.on_repeat()
+        mood = persona.remember()
+
+        facts = {fact.id: fact.value for fact in slots.revealed_facts()}
+        say_now = [facts[fact_id] for fact_id in turn.revealed if fact_id in facts]
+        repeated = [facts[fact_id] for fact_id in turn.repeated if fact_id in facts]
+
+        system = _prompt("caller.md").format(
+            scenario=slots.scenario.title,
+            mood=MOOD_WORDS.get(mood, mood.value),
+            directive=_directive_line(persona),
+            revealed="\n".join(f"- {value}" for value in facts.values()) or "- пока ничего",
+            say_now="\n".join(f"- {value}" for value in say_now)
+            or ("- ничего нового: оператор спросил не о том" if not repeated else ""),
+        )
+        if repeated:
+            system += "\n\n" + _prompt("repeat.md").format(
+                repeated="; ".join(repeated), repeats=persona.repeats
+            )
+
+        self._history.append({"role": "user", "content": turn.text})
+        try:
+            text = await self._client.complete(
+                LlmRequest(
+                    messages=[{"role": "system", "content": system}, *self._history[-6:]],
+                    model=self._model,
+                    temperature=self._temperature,
+                )
+            )
+        except LlmUnavailable as exc:
+            self.fallbacks += 1
+            log.warning("звонящий на заготовках: %s", exc)
+            return await self._fallback.reply(turn, persona, slots)
+
+        self._history.append({"role": "assistant", "content": text})
+        return CallerLine(text=text, mood=mood)
+
+    async def aclose(self) -> None:
+        """Сетевой клиент живёт, пока идёт занятие, и закрывается вместе с ним:
+        незакрытый держит событийный цикл и не даёт процессу завершиться."""
+        await self._client.aclose()
+
+
+MOOD_WORDS = {
+    Mood.PANIC: "паника, ты кричишь",
+    Mood.AGGRESSIVE: "злость, ты срываешься на оператора",
+    Mood.WORRIED: "тревога, ты растерян",
+    Mood.CALM: "спокойствие, ты собран",
+    Mood.CONFUSED: "растерянность, ты путаешься",
+}
+
+
+def _directive_line(persona: PersonaState) -> str:
+    from app.dialog.director import SOFT
+
+    if persona.directive in SOFT:
+        return f"ПРЕПОДАВАТЕЛЬ ВЕДЁТ СИТУАЦИЮ: {SOFT[persona.directive].lower()}."
+    return ""
+
+
+@lru_cache(maxsize=8)
+def _prompt(name: str) -> str:
+    """Промпты лежат файлами, а не в коде: их правит тот, кто ведёт занятия."""
+    return (Path(__file__).parent / "prompts" / name).read_text(encoding="utf-8")