69 lines
3.1 KiB
Markdown
69 lines
3.1 KiB
Markdown
# Самокорректирующийся агент
|
|
|
|
## Описание
|
|
|
|
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
|
|
|
|
```bash
|
|
# Клонируйте репозиторий
|
|
git clone https://git.brojs.ru/kuzakhmetovartur/ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent.git
|
|
cd ekzamen-samokorrektiruyuschiysya-agent
|
|
|
|
# Установите зависимости
|
|
npm install
|
|
```
|
|
|
|
## 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:
|
|
|
|
```bash
|
|
npm start
|
|
```
|
|
|
|
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. |