feat: solution for 'Экзамен: Самокорректирующийся агент'
This commit is contained in:
@@ -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
@@ -1 +1 @@
|
|||||||
langgraph==0.0.38
|
langchain-openai>=0.0.1
|
||||||
Reference in New Issue
Block a user