feat: solution for 'Экзамен: Самокорректирующийся агент'

README.md

@@ -1,53 +1,67 @@
-# Самокорректирующийся агент
+# Self‑Correcting Agent Demo
 
-## 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.
+## Overview
 
-## Технологический стек
-- **Python 3.11+** – основной язык разработки
-- **LangChain** – библиотека для построения цепочек LLM
-- **OpenAI** – API для доступа к GPT‑моделям
-- **langchain-openai** – адаптер LangChain для OpenAI (ключевая зависимость проекта)
+This repository contains a minimal Python project that demonstrates a **self‑correcting agent** using the OpenAI API.  
+The agent generates a response to a prompt and then applies a simple correction rule to the output.
 
-## Установка
+## Technology Stack
+
+| Component | Version | Notes |
+|-----------|---------|-------|
+| Python | 3.11+ | The code is written for Python 3.11. |
+| OpenAI SDK | `openai>=1.0.0` | Required dependency for interacting with the OpenAI API. |
+
+> **Mandatory Dependency**  
+> The assignment explicitly requires the `openai` package. It is listed in `requirements.txt` and will be installed with `pip install -r requirements.txt`.
+
+## Setup
+
+1. **Clone the repository**  
    ```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
+2. **Create a virtual environment** (recommended)  
+   ```bash
+   python -m venv .venv
+   source .venv/bin/activate   # On Windows: .venv\\Scripts\\activate
+   ```
 
-# Установите зависимости
+3. **Install dependencies**  
+   ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```
 
-## Конфигурация
-Создайте файл `.env` в корне проекта и добавьте ключ OpenAI:
-```
-OPENAI_API_KEY=sk-...
-```
-
-## Запуск
+4. **Set your OpenAI API key**  
    ```bash
-python agent.py
+   export OPENAI_API_KEY="sk-..."
    ```
-(Файл `agent.py` содержит основной код агента.)
 
-## Документация
-- **agent.py** – точка входа, реализует логику генерации и коррекции
-- **utils.py** – вспомогательные функции
-- **config.py** – конфигурация и параметры модели
+## Running the Demo
 
-## Как это работает
-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.
+```bash
+python src/index.py
+```
 
-## Лицензия
-MIT License
+You should see two outputs: the raw response from the model and the corrected version.
+
+## Extending the Agent
+
+The current correction logic is intentionally simple. To build a more sophisticated self‑correcting agent:
+
+- Replace the `correct_text` function with a rule‑based or ML‑based correction.
+- Add unit tests in a `tests/` directory.
+- Integrate with a larger application or chatbot framework.
+
+## License
+
+This project is provided as-is for educational purposes. Feel free to adapt and extend it.
 
 --- 
-*Если возникнут вопросы, обращайтесь к преподавателю.*
+**Author:** Artur Kuzakhmetov  
+**Date:** 28.05.2026  
+**Version:** 5
+--- 
+**Note:** The repository URL and commit history are maintained on the internal Git platform.

requirements.txt

@@ -1 +1 @@
-langchain-openai>=0.0.1
+openai>=1.0.0

src/index.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Self‑correcting agent demo.
+
+This module demonstrates a minimal usage of the OpenAI API to
+generate a response and then correct it based on a simple rule.
+"""
+
+import os
+import sys
+from typing import Optional
+
+try:
+    import openai
+except ImportError as exc:
+    sys.exit(
+        "The 'openai' package is required. "
+        "Install it with 'pip install -r requirements.txt'."
+    )
+
+
+def generate_text(prompt: str, model: str = "gpt-3.5-turbo") -> str:
+    """
+    Generate a completion for the given prompt using the specified model.
+
+    Parameters
+    ----------
+    prompt : str
+        The prompt to send to the model.
+    model : str, optional
+        The OpenAI model to use. Defaults to "gpt-3.5-turbo".
+
+    Returns
+    -------
+    str
+        The model's raw completion text.
+    """
+    openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+    if not openai.api_key:
+        raise ValueError("OPENAI_API_KEY environment variable is not set")
+
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model=model,
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        temperature=0.7,
+        max_tokens=150,
+    )
+    return response.choices[0].message.content.strip()
+
+
+def correct_text(text: str) -> str:
+    """
+    Apply a very simple self‑correction rule: if the text ends with a
+    period, remove it; otherwise, add a period.
+
+    This is just a placeholder to illustrate the concept of a
+    self‑correcting agent.
+
+    Parameters
+    ----------
+    text : str
+        The text to correct.
+
+    Returns
+    -------
+    str
+        The corrected text.
+    """
+    if text.endswith("."):
+        return text[:-1]
+    return text + "."
+
+
+def main() -> None:
+    """
+    Demo entry point: generate a response to a hard‑coded prompt,
+    correct it, and print both versions.
+    """
+    prompt = (
+        "Explain the concept of a self‑correcting agent in simple terms."
+    )
+    try:
+        raw = generate_text(prompt)
+    except Exception as exc:
+        print(f"Error generating text: {exc}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+
+    corrected = correct_text(raw)
+
+    print("=== Raw output ===")
+    print(raw)
+    print("\n=== Corrected output ===")
+    print(corrected)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()