diff --git a/solutions/69a474cdc46fd26feae69896_Практическое_задание__3__Память_и_подтве/README.md b/solutions/69a474cdc46fd26feae69896_Практическое_задание__3__Память_и_подтве/README.md
index 5cbd0fd..ca70550 100644
--- a/solutions/69a474cdc46fd26feae69896_Практическое_задание__3__Память_и_подтве/README.md
+++ b/solutions/69a474cdc46fd26feae69896_Практическое_задание__3__Память_и_подтве/README.md
@@ -1,100 +1,75 @@
 # Практическое задание №3: Память и подтверждение действий
 
 ## Описание проекта
-В этом проекте реализован агент на базе LangGraph с поддержкой:
-- **Памяти разговора** – сохранение истории сообщений в `MemorySaver`.
-- **Подтверждения действия** – пауза перед вызовом любого инструмента, чтобы пользователь мог подтвердить или отменить действие.
+В этом задании вы доработаете агента из предыдущих практических работ, добавив:
+- **Память разговора** – агент будет помнить все сообщения в рамках одного диалога.
+- **Механизм подтверждения** каждого вызова инструмента пользователем.
 
-Агент использует модель GPT‑4o‑mini и простой инструмент поиска. Вывод осуществляется через библиотеку `rich`, что делает консольный интерфейс более читаемым.
+Для красивого вывода в консоль используется библиотека `rich`.  
+Агент реализован на основе LangGraph и использует OpenAI LLM через `langchain_openai`.
 
----
+## Структура проекта
+```
+project/
+├── solution.py          # Основной скрипт с реализацией агента
+└── README.md            # Это файл
+```
 
 ## Установка зависимостей
 
 ```bash
-# Создайте виртуальное окружение (необязательно, но рекомендуется)
+# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
 python -m venv .venv
 source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
 
 # Установите все необходимые пакеты
-pip install -r requirements.txt
+pip install rich langgraph langchain_openai openai
 ```
 
-`requirements.txt` содержит:
-
-```text
-langchain-openai>=0.2.0
-langgraph>=0.1.0
-rich>=13.0.0
-python-dotenv  # для удобного управления переменными окружения (необязательно)
-```
-
-> **Важно**: Установите ключ OpenAI в переменной окружения `OPENAI_API_KEY`.  
-> Можно создать файл `.env` с содержимым:
-> ```dotenv
-> OPENAI_API_KEY=sk-...
+> **Важно**  
+> Для работы с OpenAI вам понадобится переменная окружения `OPENAI_API_KEY`.  
+> ```bash
+> export OPENAI_API_KEY="sk-..."
 > ```
 
----
+## Запуск скрипта
 
-## Запуск
-
-### 1. Основной скрипт (`solution.py`)
 ```bash
 python solution.py
 ```
-Скрипт запускает интерактивный чат‑бот, который:
 
-1. Принимает ввод пользователя.
-2. Пауза перед каждым вызовом инструмента `search`.
-3. Показывает пользователю сообщение о предстоящем действии и ожидает подтверждения (`y`/`n`).
-4. Если пользователь подтверждает – инструмент вызывается; иначе действие отменяется.
+Скрипт запускает интерактивный чат. Введите сообщение, и агент ответит, используя инструмент `echo_tool` при необходимости. Перед каждым вызовом инструмента пользователь будет запрашиваться о подтверждении.
 
-### 2. Тестовый скрипт (если есть)
-Если в проекте присутствует файл `test_solution.py`, его можно запустить так:
+### Пример работы
 
-```bash
-pytest test_solution.py
 ```
-
----
-
-## Пример использования
-
-```text
 $ python solution.py
-🤖: Здравствуйте! Чем могу помочь?
-🧑: Какую погоду будет завтра в Москве?
-
-🤖: Я собираюсь выполнить поиск по запросу "погода завтра Москва". Продолжить? (y/n) y
-🔍 Выполняю инструмент search...
-Результаты поиска по запросу 'погода завтра Москва': ...
-
-🤖: Похоже, завтра в Москве будет облачно с небольшой вероятностью осадков. Есть ли ещё что‑то, чем могу помочь?
+🤖: Hello! How can I help you today?
+🧑: Tell me a joke.
+🤔 (пауза) Вы хотите вызвать инструмент? [y/n]: y
+🤖: Why did the scarecrow win an award? Because he was outstanding in his field!
 ```
 
-Если пользователь вводит `n`:
-
-```text
-🤖: Я собираюсь выполнить поиск по запросу "погода завтра Москва". Продолжить? (y/n) n
-🤖: Операция отменена. Чем ещё могу помочь?
-```
-
----
-
 ## Как это работает
 
-1. **MemorySaver** сохраняет состояние разговора, позволяя агенту помнить предыдущие сообщения.
-2. `interrupt_before=['tools']` заставляет агент остановиться перед каждым вызовом инструмента.
-3. Внутри цикла обработки сообщений пользователь получает запрос на подтверждение и вводит `y`/`n`.
-4. После подтверждения инструмент вызывается через LangGraph, а результат возвращается в поток.
+1. **Память**  
+   - `MemorySaver` сохраняет состояние диалога.
+   - Каждый запрос отправляется с конфигурацией `{"configurable": {"thread_id": "разговор-1"}}`, чтобы все сообщения в рамках одного разговора были связаны.
+
+2. **Подтверждение**  
+   - Параметр `interrupt_before=["tools"]` заставляет агент остановиться перед вызовом любого инструмента.
+   - В момент паузы пользователь получает запрос на подтверждение (`y/n`). Если ответ `n`, инструмент не вызывается, и агент продолжает работу.
+
+3. **Инструмент**  
+   - Простой эхо‑инструмент `echo_tool` возвращает введённый текст. Его можно заменить любым другим действием (поиск в интернете, работа с базой данных и т.д.).
+
+## Что дальше
+
+- Добавьте более сложные инструменты.
+- Реализуйте сохранение диалогов в файл или БД для дальнейшего анализа.
+- Настройте разные `thread_id` для параллельных разговоров.
 
 ---
 
-## Что можно улучшить
-
-- Добавить более сложные инструменты (например, API погоды).
-- Реализовать хранение истории в базе данных вместо памяти в RAM.
-- Поддержать несколько параллельных разговоров с разными `thread_id`.
-
----
\ No newline at end of file
+**Автор:** *[Ваше имя]*  
+**Дата:** 27 мая 2026 г.
\ No newline at end of file