feat: solution for 'Экзамен: Самокорректирующийся агент'

README.md

@@ -1,38 +1,25 @@
 # Самокорректирующийся агент
 
-## Описание
+This repository contains a minimal setup for a self-correcting agent using LangChain and OpenAI.  
+The `requirements.txt` file includes all necessary dependencies.
 
-Данный проект демонстрирует простое использование библиотек **langgraph** и **langchain-openai**.  
-- **langgraph** – библиотека для построения графов взаимодействия с LLM.  
-- **langchain-openai** – обёртка над OpenAI API, позволяющая удобно работать с моделями.
-
-## Установка
+## Setup
 
 ```bash
+# Create a virtual environment (optional but recommended)
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
+
+# Install dependencies
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## Запуск
+## Running the Test Script
 
 ```bash
-python src/main.py
+python main.py
 ```
 
-> **Важно:** Для работы с OpenAI необходимо задать переменную окружения `OPENAI_API_KEY`.  
-> Если ключ не установлен, скрипт выполнит только проверку версии `langgraph`.
-
-## Пример вывода
-
-```
-langgraph version: 0.0.1
-OPENAI_API_KEY not set; skipping LLM call.
-```
-
-Если ключ установлен, вы увидите ответ модели:
-
-```
-langgraph version: 0.0.1
-LLM response: Hello!
-```
+You should see a message confirming that the LangChain OpenAI import was successful and an LLM instance was created.
 
 ---