feat: solution for 'Экзамен: Самокорректирующийся агент'

README.md

@@ -1,19 +1,61 @@
-# Project
+# Self‑Correcting Agent Demo
 
-This project requires the `langgraph` package. Install dependencies with:
+This repository demonstrates a minimal Node.js project that uses the **langchain-openai** and **langchain-core** packages to create a simple LLM provider. The goal is to satisfy the requirement of adding these packages and configuring the LLM provider accordingly.
+
+## Prerequisites
+
+- Node.js v18 or newer
+- An OpenAI API key
+
+## Setup
+
+1. **Clone the repository** (or download the files):
+
+   ```bash
+   git clone https://git.brojs.ru/kuzakhmetovartur/ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent.git
+   cd ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent
+   ```
+
+2. **Install dependencies**:
+
+   ```bash
+   npm install
+   ```
+
+3. **Set the OpenAI API key**:
+
+   ```bash
+   export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
+   ```
+
+   On Windows PowerShell:
+
+   ```powershell
+   $env:OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
+   ```
+
+## Running the Demo
 
 ```bash
-pip install -r requirements.txt
+npm start
 ```
 
-To test the import, you can run a simple Python script:
+You should see output similar to:
 
-```python
+```
-from langgraph.graph import Graph
+LLM response: The capital of France is Paris.
-
-# Example usage
-g = Graph()
-print("LangGraph imported successfully:", g)
 ```
 
-Make sure you have a compatible Python environment (Python 3.8+).
+## Project Structure
+
+- `package.json` – Project metadata and dependencies (`langchain-openai` & `langchain-core`).
+- `src/index.js` – Main entry point that imports the LLM provider, verifies its type, and sends a prompt.
+- `README.md` – Documentation.
+
+## Notes
+
+- No additional external packages are used beyond the required `langchain-openai` and `langchain-core`.
+- The code uses ES modules (`"type": "module"` in `package.json`).
+- The LLM instance is verified to be an instance of `BaseLLM` from `langchain-core` to satisfy the configuration requirement.
+
+---

SOLUTION.md

@@ -1,28 +1,50 @@
-**What was implemented**  
+**Что реализовано**  
-Added the `langgraph` package to the project’s `requirements.txt` so that imports from `langgraph.graph` resolve correctly.
+- В `package.json` добавлены зависимости `langchain-openai` и `langchain-core`.  
+- В `src/index.js` импортированы `OpenAI` из `langchain-openai` и `BaseLLM` из `langchain-core`.  
+- Создан экземпляр LLM‑провайдера, который автоматически читает ключ из переменной окружения `OPENAI_API_KEY`.  
+- Добавлена проверка, что созданный объект действительно наследует `BaseLLM`.  
+- Отправлен простой запрос к LLM и выведен ответ в консоль.
 
-**Why it satisfies the requirement**  
+**Почему это удовлетворяет требованиям**  
-The assignment explicitly asks for the `langgraph` dependency to be listed in the requirements file. By including the line
+- Наличие пакетов в `dependencies` гарантирует, что они будут установлены при `npm install`.  
+- Использование `OpenAI` из `langchain-openai` и проверка через `BaseLLM` из `langchain-core` демонстрирует корректную конфигурацию LLM‑провайдера.  
+- В проекте не добавлено никаких сторонних пакетов помимо указанных, что соответствует ограничению «No other external packages should be added beyond those required».
 
-```txt
+**Короткие фрагменты кода**  
-langgraph
+
+`package.json`  
+```json
+{
+  "dependencies": {
+    "langchain-core": "^0.1.0",
+    "langchain-openai": "^0.1.0"
+  }
+}
 ```
 
-in `requirements.txt`, the package will be installed during the environment setup, enabling any module that does
+`src/index.js` – импорты  
-
+```js
-```python
+import { OpenAI } from "langchain-openai";
-from langgraph.graph import ...
+import { BaseLLM } from "langchain-core";
 ```
 
-to import without errors.
+`src/index.js` – создание LLM  
+```js
+const llm = new OpenAI({
+  temperature: 0.7,
+});
+```
 
-**Code excerpts**
+`src/index.js` – проверка типа  
+```js
+if (!(llm instanceof BaseLLM)) {
+  console.error("Error: The LLM instance is not a BaseLLM.");
+  process.exit(1);
+}
+```
 
-- `requirements.txt`
+**Ограничения**  
+- В примере реализован только базовый запрос; полноценный самокорректирующийся агент ещё не реализован.  
+- Работает только при наличии корректного `OPENAI_API_KEY` в окружении.  
 
-  ```txt
+Таким образом, проект теперь содержит необходимые пакеты и корректно конфигурирует LLM‑провайдера, как требовалось в задании.
-  langgraph
-  ```
-
-**Limitations**  
-None – the change is minimal and directly addresses the reviewer’s feedback.

package.json

@@ -1,14 +1,19 @@
 {
   "name": "self-correcting-agent",
   "version": "1.0.0",
-  "description": "A minimal self‑correcting agent using LangChain OpenAI provider",
+  "description": "A minimal Node.js project demonstrating a self‑correcting agent using langchain-openai and langchain-core.",
   "main": "src/index.js",
   "type": "module",
   "scripts": {
-    "start": "node src/index.js",
+    "start": "node src/index.js"
-    "test": "echo \"No tests defined\" && exit 0"
   },
   "dependencies": {
+    "langchain-core": "^0.1.0",
     "langchain-openai": "^0.1.0"
-  }
+  },
+  "engines": {
+    "node": ">=18"
+  },
+  "author": "Your Name",
+  "license": "MIT"
 }

src/index.js

@@ -1,24 +1,34 @@
-const { OpenAI } = require("langchain-openai");
+import { OpenAI } from "langchain-openai";
+import { BaseLLM } from "langchain-core";
 
-// Ensure the OpenAI API key is set in the environment
+/**
-if (!process.env.OPENAI_API_KEY) {
+ * Simple self‑correcting agent demo.
+ * Requires an OpenAI API key set in the environment variable OPENAI_API_KEY.
+ */
+async function main() {
+  // Ensure the API key is available
+  if (!process.env.OPENAI_API_KEY) {
     console.error("Error: OPENAI_API_KEY environment variable is not set.");
     process.exit(1);
-}
+  }
 
-// Instantiate the OpenAI LLM with desired parameters
+  // Instantiate the OpenAI LLM provider
-const llm = new OpenAI({
+  const llm = new OpenAI({
     temperature: 0.7,
-  modelName: "gpt-3.5-turbo",
+    // The API key is automatically read from the environment variable
-});
+  });
 
-async function main() {
+  // Verify that llm is an instance of BaseLLM (from langchain-core)
-  const prompt = "Hello, world!";
+  if (!(llm instanceof BaseLLM)) {
+    console.error("Error: The LLM instance is not a BaseLLM.");
+    process.exit(1);
+  }
 
+  // Send a simple prompt to the LLM
+  const prompt = "Hello, world! What is the capital of France?";
   try {
-    // Invoke the LLM with the prompt
     const response = await llm.invoke(prompt);
-    console.log("Response:", response);
+    console.log("LLM response:", response);
   } catch (error) {
     console.error("Error invoking LLM:", error);
   }