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# LangChain Tool

> Einsatzbereites LangChain-Tool, das Ihrem Python-Agenten ermöglicht, L402-geschützte APIs mit automatischer Lightning-Zahlung aufzurufen.

## Installation

```bash theme={null}
pip install l402kit langchain langchain-community
```

***

## Grundlegende Verwendung

```python theme={null}
import os
from l402kit.langchain import L402Tool
from l402kit.wallets import BlinkWallet
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub

# 1. Create the tool
tools = [
    L402Tool(
        wallet=BlinkWallet(
            os.environ["BLINK_API_KEY"],
            os.environ["BLINK_WALLET_ID"],
        ),
        budget_sats=1000,
    )
]

# 2. Wire it into a LangChain agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 3. Run — the agent pays automatically when needed
result = agent_executor.invoke({
    "input": "What is the BTC price from https://api.example.com/btc-price?"
})
print(result["output"])
```

***

## Mit Alby

```python theme={null}
from l402kit.wallets import AlbyWallet

tools = [
    L402Tool(
        wallet=AlbyWallet(os.environ["ALBY_TOKEN"]),
        budget_sats=500,
    )
]
```

***

## Tool-Referenz

### Konstruktor

```python theme={null}
L402Tool(
    wallet: L402Wallet,
    budget_sats: int | None = None,
    budget_per_domain: dict[str, int] | None = None,
    on_spend: Callable[[int, str], None] | None = None,
)
```

| Parameter           | Typ          | Beschreibung                                                  |
| ------------------- | ------------ | ------------------------------------------------------------- |
| `wallet`            | `L402Wallet` | Wallet zur Bezahlung von Rechnungen                           |
| `budget_sats`       | `int`        | Maximale sats, die in dieser Sitzung ausgegeben werden dürfen |
| `budget_per_domain` | `dict`       | Ausgabenlimits pro Domain                                     |
| `on_spend`          | `callable`   | Wird nach jeder Zahlung aufgerufen                            |

### Tool-Schema (vom LLM gesehen)

```
name: "l402_fetch"
description: "Fetch data from an L402-protected API that requires a Lightning micropayment.
              Handles the payment automatically.
              Input: a URL (and optionally method/body).
              Output: the API response as text."

inputs:
  url:    string  — The URL to fetch
  method: string  — HTTP method: GET, POST, PUT, DELETE (default: GET)
  body:   string  — Request body as JSON string (for POST/PUT)
```

### Methoden

```python theme={null}
tool._run(url, method="GET", body=None)     # sync
await tool._arun(url, method="GET", body=None)  # async

tool.spending_report()  # → SpendingReport | None
```

***

## Antwortformat

Das Tool gibt einen String zurück, den das LLM direkt lesen kann:

```
# Free endpoint
HTTP 200
{"price": 97500, "currency": "USD"}

# Paid endpoint (priceSats was in the 402 response)
[Paid 10 sats] HTTP 200
{"price": 97500, "currency": "USD"}

# Budget exceeded
[BLOCKED] Budget exceeded: need 50 sats but only 10 remaining (https://...)

# Network / wallet error
[ERROR] Connection refused
```

***

## POST-Beispiel

```python theme={null}
result = agent_executor.invoke({
    "input": "Submit this query to https://api.example.com/search: {\"q\": \"bitcoin\"}"
})
# The agent calls l402_fetch with method=POST and body='{"q":"bitcoin"}'
```

***

## Ausgabenbericht

```python theme={null}
tool = L402Tool(wallet=wallet, budget_sats=1000)
# ... agent runs ...

report = tool.spending_report()
if report:
    print(f"Spent {report.total} sats across {len(report.transactions)} calls")
    for tx in report.transactions:
        print(f"  {tx['sats']} sats → {tx['url']}")
```

***

## Benutzerdefinierte Agenten-Frameworks

`L402Tool` ist eine Unterklasse von `langchain.tools.BaseTool` — es funktioniert mit jedem Framework, das LangChain-Tools akzeptiert: LangGraph, CrewAI, AutoGen (über Adapter) und andere.

```python theme={null}
# LangGraph example
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

app = create_react_agent(llm, tools=[L402Tool(wallet=wallet, budget_sats=500)])
result = app.invoke({"messages": [("user", "fetch https://api.example.com/data")]})
```

***

## Fehlerbehandlung

`BudgetExceededError` wird intern abgefangen — das Tool gibt einen `[BLOCKED]`-String zurück, anstatt einen Fehler auszulösen, sodass der Agent ihn in seiner Überlegungsschleife elegant behandeln kann.

Alle anderen Ausnahmen (Netzwerkfehler, Wallet-Fehler) werden als `[ERROR] <message>` zurückgegeben.

Falls Sie programmgesteuerten Zugriff benötigen:

```python theme={null}
from l402kit import BudgetExceededError

class MyL402Tool(L402Tool):
    def _run(self, url, method="GET", body=None, run_manager=None):
        result = super()._run(url, method, body, run_manager)
        if result.startswith("[BLOCKED]"):
            raise BudgetExceededError(url, 0, 0)  # re-raise for outer handler
        return result
```

***

## Ohne installiertes LangChain

Wenn `langchain` nicht installiert ist, gelingt der Import von `L402Tool` auf Modulebene (graceful fallback), aber die Instanziierung löst folgenden Fehler aus:

```
ImportError: langchain is required to use L402Tool.
Install it with: pip install langchain langchain-community
```