Twostep answer

agent/agent.py

@@ -20,19 +20,31 @@
     Je bent een behulpzame assistent die helpt navigeren in het openbaar vervoer. 
     Je geeft beknopt maar vriendelijk antwoord.
     Beëindig het gesprek niet vroegtijdig.
+    Je geeft reisadvies, of met de trein of met de fiets, afhankelijk van de beschikbare tools.
+    Hou het kort zonder vragen en opmerkingen.
+    Als het laatste bericht van de LLM is, dan zoek het laatste bericht van de klant op en beantwoord dat in plaats van het bericht van de LLM.
+    Geef treinadvies als dat nog niet eerdere is gegeven, anders geef fietsadvies.
     """
-)
-
+) 
 
 @tool
-def get_departure_times(origin: str, destination: str):
-    """Retrieve departure times for a specified journey."""
+def get_departure_times(origin: str, destination: str): 
+    """Retrieve train departure times for a specified journey."""
     if not origin or not destination:
         raise ValueError("Both origin and destination are required.")
 
     # Simulated response (In a real application, integrate with an API)
     return f"De vertrektijden vanaf {origin} met bestemming {destination} zijn om 10:00, 10:30 en 11:00."
 
+@tool
+def get_bicycle_route(origin: str, destination: str):
+    """Retrieve bicycle route for a specified journey."""
+    if not origin or not destination:
+        raise ValueError("Both origin and destination are required.")
+
+    # Simulated response (In a real application, integrate with an API)
+    return f"De fietsroute vanaf {origin} met bestemming {destination} loopt door de Parallelweg en via de Afsluitdijk."
+
 
 class Executor:
     def __init__(
@@ -45,7 +57,7 @@ def __init__(
     ):
         """Initialize the executor with a language model-powered agent."""
         self.model = model or ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.2)
-        self.tools = tools or [get_departure_times]
+        self.tools = tools or [get_departure_times, get_bicycle_route]
         self.config = config or {
             "configurable": {
                 "thread_id": str(uuid.uuid4()),

agent/app.py

@@ -9,7 +9,8 @@
 async def on_message(msg: cl.Message):
     config = {"configurable": {"thread_id": cl.context.session.id}}
     cb = cl.LangchainCallbackHandler()
-    final_answer = cl.Message(content="")
+
+    answer1 = cl.Message(content="")
     executor = Executor(config=config)
     async with executor.agent_context() as graph:
         message_stream = graph.astream(
@@ -19,6 +20,19 @@ async def on_message(msg: cl.Message):
         )
         async for msg, metadata in message_stream:
             if msg.content and isinstance(msg, AIMessage):
-                await final_answer.stream_token(msg.content)
+                await answer1.stream_token(msg.content)
 
-    await final_answer.send()
+    answer2 = cl.Message(content="")
+    executor = Executor(config=config)
+    async with executor.agent_context() as graph:
+        message_stream = graph.astream(
+            {"messages": [HumanMessage(content=msg.content)]},
+            stream_mode="messages",
+            config=RunnableConfig(callbacks=[cb], **config)
+        )
+        async for msg, metadata in message_stream:
+            if msg.content and isinstance(msg, AIMessage):
+                await answer2.stream_token(msg.content)
+
+    await answer1.send()
+    await answer2.send()