Добавлен README.md

This commit is contained in:
2026-05-28 11:48:01 +00:00
parent 49dbd1a1ca
commit ed7cd76864
+121 -2
View File
@@ -1,3 +1,122 @@
# 8-samopisnyy-poiskovyy-agent-na-osnove-deep-agents
# 8. Самописный поисковый агент на основе deep agents from scratch
Решение: 8. Самописный поисковый агент на основе deep agents from scratch
## Описание проекта
В этом проекте реализован **самописный поисковый агент** с использованием библиотеки LangChain и OpenAI LLM.
Агент умеет:
1. Принимать запрос от пользователя через консоль.
2. Искать нужную информацию в интернете (через встроенные инструменты LangChain).
3. Создавать виртуальные файлы, заполняя их содержимым найденной информации.
4. Выводить содержимое файлов в красивом формате с помощью `rich`.
5. Сохранять созданные файлы на диск.
Проект демонстрирует практическое применение **deep agents** – агентов, которые могут использовать внешние инструменты и сохранять промежуточные результаты в виде файлов.
---
## Предварительные требования
| Пакет | Версия |
|-------|--------|
| Python | 3.10+ |
| langchain | ≥0.1.0 |
| langchain-openai | ≥0.1.0 |
| questionary | ≥1.10.0 |
| rich | ≥13.0.0 |
> **Важно**: Для работы с OpenAI понадобится API‑ключ, который можно получить на [openai.com](https://platform.openai.com/).
> Установите переменную окружения `OPENAI_API_KEY` перед запуском.
---
## Установка
```bash
# 1. Клонируйте репозиторий (или скачайте файлы)
git clone https://github.com/<ваш-аккаунт>/deep-agent-search.git
cd deep-agent-search
# 2. Создайте виртуальное окружение (рекомендовано)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# 3. Установите зависимости
pip install -r requirements.txt
```
`requirements.txt` содержит:
```text
langchain>=0.1.0
langchain-openai>=0.1.0
questionary>=1.10.0
rich>=13.0.0
```
---
## Запуск
```bash
# Установите переменную окружения с вашим ключом OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# Запустите скрипт
python solution.py
```
После запуска вы увидите интерактивный запрос:
```
Введите ваш поисковый запрос:
```
Вводите любой вопрос, например: `Какой самый быстрый млекопитающий?`.
Агент выполнит поиск, создаст виртуальный файл с ответом и отобразит его содержимое. Далее будет предложено сохранить файлы на диск.
---
## Пример работы
```text
$ python solution.py
Введите ваш поисковый запрос: Какой самый быстрый млекопитающий?
[+] Ищу информацию...
[+] Создаю виртуальный файл "fastest_mammal.txt"...
Содержимое файла:
----------------------------------------
Самым быстрым млекопитающим считается гепард (Acinonyx jubatus). Он способен развивать скорость до 120 км/ч на коротких дистанциях.
----------------------------------------
Хотите сохранить файлы на диск? [y/N]: y
Файл сохранён: ./fastest_mammal.txt
```
---
## Как это работает
- **LangChain** управляет агентом и инструментами поиска (например, `SerpAPI`).
- **ChatOpenAI** отвечает за генерацию текста и интерпретацию запросов.
- **questionary** обеспечивает интерактивный ввод/вывод в консоли.
- **rich** форматирует вывод, делая его более читаемым.
---
## Возможные улучшения
- Добавить поддержку нескольких языков.
- Интегрировать другие источники данных (Wikipedia API, DuckDuckGo и т.д.).
- Сохранять файлы в формате Markdown или PDF.
- Реализовать кэширование результатов для ускорения повторных запросов.
---
## Лицензия
MIT License см. файл `LICENSE`.
---