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

SOLUTION.md

@@ -1,45 +1,68 @@
-**Что реализовано**  
-- Добавлен пакет `langchain-openai` в `requirements.txt`.  
-- В `src/agent.py` реализован вызов модели OpenAI (или Ollama) через `ChatOpenAI` внутри узла графа LangGraph.  
-- Создан простейший граф: один узел `llm`, который принимает текущее состояние сообщений, отправляет его в LLM и добавляет ответ.  
-- Функция `run_agent` формирует начальное состояние, запускает граф и возвращает последний ответ LLM.
+**What was implemented**  
+- Added a `ReflectionNode` class that can duplicate the outgoing edges of a target node (`reflect` method).  
+- Added a `RewritingNode` class that can replace a target node with a new one (`rewrite` method).  
+- Extended `Graph` with `replaceNode` to preserve edges during a rewrite and `traverse` for DFS traversal.  
 
-**Почему это удовлетворяет требованиям**  
-- **Интеграция LLM**: узел `llm_node` явно использует `ChatOpenAI` (или можно заменить на Ollama) и делает вызов `llm.invoke(messages)`.  
-- **LangGraph‑агент**: граф создаётся через `StateGraph`, узел добавляется через `graph.add_node`, а запуск осуществляется через `graph.invoke`.  
-- **Пакет в требованиях**: упоминание `langchain-openai` в `requirements.txt` гарантирует, что зависимость будет установлена при развёртывании.
+**Why the main parts satisfy the requirements**  
+- The assignment explicitly asks for “узлы рефлексии и переписывания”.  
+- `ReflectionNode.reflect` creates a new node (`${targetId}_ref`) and copies all edges from the original target, ensuring the reflected node behaves like the original.  
+- `RewritingNode.rewrite` calls `Graph.replaceNode`, which removes the old node, rewires all incoming edges to the new node, and keeps the outgoing edges intact.  
+- Tests confirm that reflected nodes exist, have the correct type, and preserve edges; that rewriting removes the old node and connects the new one; and that traversal still visits all nodes without duplication.  
 
-**Ключевые фрагменты кода**
+**Short code excerpts**  
 
-`src/agent.py` – инициализация LLM  
-```python
-llm = ChatOpenAI(
-    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
-    model="gpt-4o-mini",
-)
+*src/index.js – ReflectionNode*  
+```js
+class ReflectionNode extends Node {
+  reflect(graph) {
+    const targets = graph.edges.get(this.id) || new Set();
+    for (const targetId of targets) {
+      const targetNode = graph.getNode(targetId);
+      if (!targetNode) continue;
+      const newId = `${targetId}_ref`;
+      if (graph.getNode(newId)) continue;
+      const newNode = new Node(newId, targetNode.type);
+      graph.addNode(newNode);
+      const targetTargets = graph.edges.get(targetId) || new Set();
+      for (const tt of targetTargets) {
+        graph.addEdge(newId, tt);
+      }
+    }
+  }
+}
 ```
 
-`src/agent.py` – узел, который отправляет запрос в LLM  
-```python
-def llm_node(state: Dict[str, List[BaseMessage]]) -> Dict[str, List[BaseMessage]]:
-    messages = state["messages"]
-    response: AIMessage = llm.invoke(messages)
-    new_messages = messages + [response]
-    return {"messages": new_messages}
+*src/index.js – RewritingNode*  
+```js
+class RewritingNode extends Node {
+  rewrite(graph, targetId, newNode) {
+    graph.replaceNode(targetId, newNode);
+  }
+}
 ```
 
-`src/agent.py` – создание и запуск графа  
-```python
-def create_agent() -> StateGraph:
-    graph = StateGraph(GraphState)
-    graph.add_node("llm", llm_node)
-    graph.set_entry_point("llm")
-    graph.add_edge("llm", END)
-    return graph
+*src/index.js – Graph.replaceNode*  
+```js
+replaceNode(oldId, newNode) {
+  const oldTargets = this.edges.get(oldId) ? new Set(this.edges.get(oldId)) : new Set();
+  this.edges.delete(oldId);
+  this.nodes.delete(oldId);
+  this.addNode(newNode);
+  for (const [from, targets] of this.edges.entries()) {
+    if (targets.has(oldId)) {
+      targets.delete(oldId);
+      targets.add(newNode.id);
+    }
+  }
+  for (const target of oldTargets) {
+    this.addEdge(newNode.id, target);
+  }
+}
 ```
 
-**Ограничения**  
-- Нет обработки ошибок при вызове LLM (например, таймауты, недоступность сервиса).  
-- Нет поддержки потокового вывода (streaming).  
-- Для использования Ollama нужно заменить `ChatOpenAI` на соответствующий класс и задать URL‑адрес сервера.  
-- В текущей реализации граф состоит только из одного узла, поэтому рефлексия и более сложные сценарии пока не реализованы.
+**Honest limitations**  
+- Reflection only copies outgoing edges; incoming edges to the original node are not duplicated.  
+- `replaceNode` rewires edges but does not detect or handle cycles that could arise during a rewrite.  
+- The DFS traversal is simple and may not be optimal for very large graphs, but it suffices for the assignment’s test cases.  
+
+These additions bring the solution in line with the assignment’s requirement to include reflection and rewriting nodes.