docs: comprehensive README

This commit is contained in:
2026-05-26 12:21:08 +00:00
parent 44625dc3bf
commit ea95d63fb4
+55 -38
View File
@@ -1,53 +1,70 @@
# Deep Agent with Web Search and Virtual File Creation # Deep Agent — поисковый агент с виртуальной ФС
## Overview Реализация **Deep Agent** на основе фреймворка `deepagents` (deep agents from scratch).
This repository contains a minimal implementation of a **Deep Agent** built from scratch using the `deepagents` framework. The agent can:
1. **Search the web** for information using DuckDuckGo. ## Что умеет агент
2. **Create virtual files** during its execution.
3. **Export** those virtual files to the real filesystem after the agent finishes.
The implementation follows the guidelines from the *Deep Agents from Scratch* course and uses the BroJS LLM endpoint. | Возможность | Инструмент |
|-------------|------------|
| Поиск в интернете | `web_search` (DuckDuckGo, без API-ключа) |
| Создание файлов в виртуальной ФС | `write_file` |
| Чтение и редактирование файлов | `read_file`, `edit_file` |
| Выгрузка виртуальных файлов в реальную ФС | `export_virtual_files` |
## Prerequisites ## Архитектура
- Python 3.10 or newer
- A valid BroJS API key set in the environment variable `JOURNAL_MCP_PAT`. ```
- (Optional) A virtual environment to isolate dependencies. main.py
├── LLM: ChatOpenAI → BroJS (openai/gpt-oss-20b:free)
├── Backend: CompositeBackend
│ ├── LocalShellBackend (virtual_mode=True, root=./workspace/)
│ └── FilesystemBackend (virtual_mode=True, route=/fs/)
└── Tools: web_search, export_virtual_files
```
Агент работает в **виртуальной ФС** (`./workspace/`). По завершении инструмент `export_virtual_files` копирует все созданные файлы в реальную папку `./output/`.
## Установка
## Installation
```bash ```bash
# Clone the repository
git clone https://git.brojs.ru/KirillKutlakhmetov/task-69de7223f309a98be0007e09.git
cd task-69de7223f309a98be0007e09
# Create and activate a virtual environment (recommended)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows use .venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt pip install -r requirements.txt
``` ```
## Usage ## Переменные окружения
```bash
# Ensure the environment variable is set
export JOURNAL_MCP_PAT=your_brojs_api_key
# Run the agent | Переменная | Описание |
python main.py |------------|----------|
| `JOURNAL_MCP_PAT` | Токен доступа к BroJS LLM |
Создай файл `.env`:
```
JOURNAL_MCP_PAT=jrnl_...
``` ```
The agent will perform a sample query (`"Python async programming"`). After completion, the virtual files created during the run will be exported to the `./exported_files` directory. ## Запуск
## Project Structure ```bash
- `main.py` Entry point and agent definition. # Запрос по умолчанию (исследование LangGraph)
- `requirements.txt` Python dependencies. python main.py
- `README.md` Project documentation.
## Customization # Свой запрос
- To change the query, modify the `user_query` variable in `main.py`. python main.py "расскажи про LangChain агентов и сохрани в файл"
- To add more tools, define additional functions decorated with `@tool` and include them in the `tools` list when creating the agent. ```
- The agent can be extended to accept user input at runtime by replacing the hardcoded query.
## License ## Пример работы
MIT License.
```
Запрос: Найди информацию о LangGraph...
=== Ответ агента ===
Файл langgraph_research.md сохранён и выгружен в ./output/
=== Файлы в output/ ===
langgraph_research.md (2847 байт)
```
## Источники
- [deep-agents-from-scratch](https://github.com/langchain-ai/deep-agents-from-scratch)
- [deepagents PyPI](https://pypi.org/project/deepagents/)
- [LangChain docs](https://python.langchain.com/)