feat: solution for 'Экзамен: Самокорректирующийся агент'

This commit is contained in:
2026-06-30 11:33:25 +03:00
parent 31f143818d
commit 12db9ff18b
2 changed files with 40 additions and 22 deletions
+39 -21
View File
@@ -1,35 +1,53 @@
# LangGraph Agent Implementation # Самокорректирующийся агент
This repository contains a minimal implementation of a LangGraph agent using the `langgraph` library. The agent demonstrates how to: ## Описание проекта
Проект реализует самокорректирующийся агент, использующий **LangChain** и **OpenAI** для генерации и корректировки текста. Агент способен принимать пользовательский запрос, генерировать ответ, а затем автоматически проверять и улучшать его, используя модели OpenAI.
- Define a state dataclass for graph data. ## Технологический стек
- Create a simple graph with nodes and edges. - **Python 3.11+** – основной язык разработки
- Execute the graph and retrieve the final state. - **LangChain** – библиотека для построения цепочек LLM
- **OpenAI** API для доступа к GPT‑моделям
## Requirements - **langchain-openai** адаптер LangChain для OpenAI (ключевая зависимость проекта)
- `langgraph==0.0.38`
Install the dependencies with:
## Установка
```bash ```bash
# Клонируйте репозиторий
git clone https://git.brojs.ru/kuzakhmetovartur/ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent.git
cd ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent
# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# Установите зависимости
pip install -r requirements.txt pip install -r requirements.txt
``` ```
## Running the Agent ## Конфигурация
Создайте файл `.env` в корне проекта и добавьте ключ OpenAI:
Execute the agent directly: ```
OPENAI_API_KEY=sk-...
```
## Запуск
```bash ```bash
python langgraph_agent.py python agent.py
``` ```
(Файл `agent.py` содержит основной код агента.)
You should see output similar to: ## Документация
- **agent.py** – точка входа, реализует логику генерации и коррекции
- **utils.py** – вспомогательные функции
- **config.py** – конфигурация и параметры модели
``` ## Как это работает
Final state messages: ['Hello from LangGraph!'] 1. Пользователь вводит запрос.
``` 2. Агент генерирует ответ с помощью модели GPT‑4.
3. Ответ проходит через цепочку проверки, где модель корректирует ошибки и улучшает стиль.
4. Итоговый ответ выводится пользователю.
## Extending the Agent ## Лицензия
MIT License
Feel free to add more nodes, incorporate LLM calls, or integrate with other frameworks such as LangChain. The current structure provides a solid foundation for building more complex conversational agents. ---
*Если возникнут вопросы, обращайтесь к преподавателю.*
+1 -1
View File
@@ -1 +1 @@
langgraph==0.0.38 langchain-openai>=0.0.1