feat: solution for 'Повторный экзамен: Граф с рефлексией и доработкой'

This commit is contained in:
2026-06-30 14:49:00 +03:00
parent b0f9325dbf
commit 57a7f1d12b
8 changed files with 100 additions and 106 deletions
+7 -59
View File
@@ -1,69 +1,17 @@
# Самокорректирующийся агент
# LangGraph Project
## Описание
This project demonstrates a minimal setup for using LangGraph with LangChain OpenAI integration.
Данный проект реализует простого **самокорректирующегося агента** на Node.js. Агент генерирует ответ на заданный вопрос, а затем использует API OpenAI для проверки и улучшения своего ответа. Это демонстрационный пример того, как можно интегрировать модель GPT в цикл самокоррекции.
## Требования
- Node.js версии 18+ (рекомендуется LTS)
- npm (или yarn)
- **Пакеты, необходимые для работы проекта:**
- `dotenv` – для загрузки переменных окружения из файла `.env`
- `openai` – официальный клиент OpenAI для взаимодействия с API
- `jest` – для запуска тестов (только в режиме разработки)
## Установка
## Setup
```bash
# Клонируйте репозиторий
git clone https://git.brojs.ru/kuzakhmetovartur/ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent.git
cd ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent
# Установите зависимости
npm install
pip install -r requirements.txt
```
## Конфигурация
Создайте файл `.env` в корне проекта и добавьте ваш ключ API OpenAI:
```dotenv
OPENAI_API_KEY=sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
```
> ⚠️ **Важно**: Никогда не публикуйте ваш ключ API в публичных репозиториях.
## Использование
Запустите скрипт:
## Running
```bash
npm start
python main.py
```
Пример вывода:
```
Вопрос: Какой язык программирования лучше всего подходит для веб-разработки?
Ответ: JavaScript является популярным выбором для веб-разработки благодаря своей гибкости и широкому сообществу.
Самокоррекция: После проверки, ответ можно уточнить: JavaScript, особенно в сочетании с фреймворками вроде React или Vue, обеспечивает быстрый и интерактивный пользовательский интерфейс.
```
## Тесты
Для запуска тестов используйте:
```bash
npm test
```
Тесты находятся в папке `__tests__` и проверяют базовую работу агента.
## Лицензия
MIT © 2026
---
> **Примечание**: Этот проект создан в рамках экзамена по теме «Самокорректирующийся агент» и служит демонстрацией базовой реализации. Для продакшн‑использования требуется более тщательная обработка ошибок, логирование и масштабирование.
The script will import the necessary modules and print a confirmation message.