RomanKurlygin
130 lines
4.1 KiB
Markdown
130 lines
4.1 KiB
Markdown
# KFU Course Agent
|
|
|
|
Автоматизация домашних заданий курса **KFU-26-1** на [platform.brojs.ru](https://platform.brojs.ru): агент сам находит открытые задачи, пишет решение, публикует репозиторий и сдаёт работу.
|
|
|
|
## Как это устроено
|
|
|
|
```mermaid
|
|
flowchart LR
|
|
A[Журнал BroJS] --> B[Агент]
|
|
B --> C[Gitea git.brojs.ru]
|
|
B --> D[Ответ в журнал]
|
|
D --> E[Проверка]
|
|
```
|
|
|
|
| Этап | Действие |
|
|
|------|----------|
|
|
| 1 | Список незакрытых заданий через Journal MCP |
|
|
| 2 | Генерация Python-решения |
|
|
| 3 | Репозиторий `git.brojs.ru/glevelll/task-<id>` |
|
|
| 4 | Коммит через Gitea API |
|
|
| 5 | Ссылка в ответ + `task_submit` |
|
|
| 6 | При отклонении — клон, правки, повторная отправка |
|
|
|
|
## Требования
|
|
|
|
- Python **3.11+**
|
|
- Ключи в `.env` (см. ниже)
|
|
|
|
**Зависимости:** [deepagents](https://github.com/langchain-ai/deepagents), [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph), [LangChain](https://python.langchain.com/), OpenRouter (`gpt-oss-20b:free`), Gitea API, BroJS Journal MCP.
|
|
|
|
## Быстрый старт
|
|
|
|
```bash
|
|
git clone https://github.com/Glevelll/brojs-agent.git
|
|
cd brojs-agent
|
|
pip install -r requirements.txt
|
|
cp .env.example .env
|
|
# заполните .env реальными ключами
|
|
```
|
|
|
|
### Переменные окружения
|
|
|
|
| Переменная | Назначение | Где взять |
|
|
|------------|------------|-----------|
|
|
| `OPENAI_API_KEY` | LLM через OpenRouter | [openrouter.ai/settings/keys](https://openrouter.ai/settings/keys) |
|
|
| `JOURNAL_TOKEN` | API журнала | platform.brojs.ru → профиль → токены |
|
|
| `GITEA_TOKEN` | git.brojs.ru | Settings → Applications → Access Tokens |
|
|
| `TAVILY_API_KEY` | Поиск в сети (необязательно) | [tavily.com](https://tavily.com) |
|
|
|
|
Файл `.env` не коммитится — он в `.gitignore`.
|
|
|
|
## Запуск
|
|
|
|
### Пайплайн (все открытые coding-задания)
|
|
|
|
```bash
|
|
python -c "
|
|
import asyncio
|
|
from src.agent.graph.pipeline import pipeline
|
|
|
|
async def main():
|
|
state = {'tasks': [], 'current_index': 0, 'results': [], 'errors': []}
|
|
cfg = {'configurable': {'thread_id': 'run-1'}}
|
|
out = await pipeline.ainvoke(state, cfg)
|
|
print('Готово:', len(out['results']))
|
|
if out['errors']:
|
|
print('Сбои:', out['errors'])
|
|
|
|
asyncio.run(main())
|
|
"
|
|
```
|
|
|
|
### LangGraph Studio
|
|
|
|
```bash
|
|
pip install "langgraph-cli[inmem]"
|
|
langgraph dev --allow-blocking --port 2024
|
|
```
|
|
|
|
UI: [LangSmith Studio](https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024)
|
|
|
|
### Чат с оркестратором
|
|
|
|
```bash
|
|
python -c "
|
|
import asyncio
|
|
from src.agent.agent import agent
|
|
from langchain_core.messages import HumanMessage
|
|
|
|
async def main():
|
|
cfg = {'configurable': {'thread_id': 'chat-1'}}
|
|
while True:
|
|
q = input('> ').strip()
|
|
if q in ('exit', 'quit', 'q'):
|
|
break
|
|
r = await agent.ainvoke({'messages': [HumanMessage(content=q)]}, cfg)
|
|
print(r['messages'][-1].content)
|
|
|
|
asyncio.run(main())
|
|
"
|
|
```
|
|
|
|
## Карта репозитория
|
|
|
|
```
|
|
.
|
|
├── agent.py # экспорт для langgraph dev
|
|
├── langgraph.json
|
|
├── requirements.txt
|
|
├── .env.example
|
|
└── src/agent/
|
|
├── agent.py # оркестратор, homework, rework
|
|
├── graph/pipeline.py # пакетная обработка заданий
|
|
├── prompts.py
|
|
├── gitea_tools.py
|
|
├── mcp_client.py
|
|
├── middlewares/
|
|
└── agent_workspace/ # клоны репозиториев
|
|
```
|
|
|
|
## Секреты в коде
|
|
|
|
Плейсхолдеры подхватываются из `.env`:
|
|
|
|
| Модуль | Переменная |
|
|
|--------|------------|
|
|
| `llm.py` | `OPENAI_API_KEY` |
|
|
| `mcp_client.py` | `JOURNAL_TOKEN` |
|
|
| `gitea_tools.py` | `GITEA_TOKEN` |
|