Langgraph Reflection Framework：生成AIによる反復コードの改善

Langgraph Reflection Frameworkは、反復的な洗練を通じて言語モデルの出力を強化するために設(shè)計されたエージェントフレームワークです。この記事では、検証用のPyrightとコード生成用のGPT-4o Miniを使用して、Pythonコードの品質(zhì)を改善するためのアプリケーションを示しています。 AIエージェントは、最適なモデルパフォーマンスのための推論、リフレクション、フィードバックを組み合わせて、意思決定を自動化します。

學習目標：

• Langgraph Reflection Frameworkの機能を把握します。
• Pythonコードを強化するためのフレームワークを?qū)g裝します。
• 実用的な例から実踐的な體験を得る。

（データサイエンスブログソンの一部として公開）

目次：

• ランググラフリフレクションフレームワークアーキテクチャ
• Langgraph Reflectionフレームワークの実裝
  • ステップ1：環(huán)境のセットアップ
  • ステップ2：Pyrightによるコード分析
  • ステップ3：メインアシスタントモデル（GPT-4Oミニ）
  • ステップ4：コード抽出と検証
  • ステップ5：反射グラフの構(gòu)築
  • ステップ6：アプリケーションの実行
  • 出力の分析
• 故障の例：
  • 反復1：エラー識別
  • イテレーション2：進捗
  • 反復3：最終的な解決策
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問

Langgraph Reflection Frameworkアーキテクチャ：

フレームワークは、簡単なエージェントアーキテクチャを採用しています。

1. プライマリエージェント：ユーザー入力に基づいて初期コードを生成します。
2. 批評エージェント： Pyrightを使用してコードを検証します。
3. 反射ループ：エラーが検出された場合、プライマリエージェントは、すべての問題が解決するまでコードを改良します。

（関連：生成AIアプリケーションのエージェントフレームワーク）

Langgraph Reflectionフレームワークの実裝：

実裝のための段階的なガイド：

ステップ1：環(huán)境のセットアップ：

必要な依存関係をインストールします：

ピップインストールlanggraph-reflection langchain pyright

ステップ2：ピイリットコード分析：

Pyrightは、靜的タイプのチェックとエラー検出を?qū)g行します。

ファイリット分析関數(shù)：

 ＃...（ピイライト分析機能は同じままです）...

ステップ3：メインアシスタントモデル（GPT-4O MINI）：

 ＃...（gpt-4oミニモデルのセットアップは同じままです）...

注： os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" securely;を使用してください。 APIキーのハードコードを避けてください。

ステップ4：コード抽出と検証：

コード抽出タイプ：

 ＃...（コード抽出タイプは同じままです）...

GPT-4Oミニのシステムプロンプト：

 ＃...（システムプロンプトは同じままです）...

Pyright Code検証関數(shù)：

 ＃...（Pyright Code検証機能は同じままです）...

ステップ5：反射グラフの作成：

 ＃...（メイングラフとジャッジグラフの構(gòu)築は同じままです）...

ステップ6：アプリケーションの実行：

 ＃...（実行の例は同じままです）...

出力分析：

故障の例：

ランググラフ反射システム：

1. 初期コードを受信します。
2. Pyrightを使用してエラーを見つけます。
3. GPT-4O MINIを使用して、改善を分析および提案します。

反復1：エラー識別：（エラーとソリューションは同じままです）

イテレーション2：進捗：（エラーとソリューションは同じままです）

反復3：最終解決策：（エラーとソリューションは同じままです）

結(jié)論：

Langgraph Reflectionフレームワークは、効率的なコード補正、コーディングプラクティスの改善、および開発効率の向上のために、AI批評と靜的分析を効果的に組み合わせています。これは、あらゆるスキルレベルの開発者にとって貴重なツールです。

重要なテイクアウト：

• Langchain、Pyright、およびGPT-4O MINIは、自動コード検証システムを作成します。
• 反復改良により、高品質(zhì)のAI生成コードが保証されます。
• このアプローチは、AI生成コードの堅牢性とパフォーマンスを改善します。

（この記事のメディアは[Analytics Vidhya/関連する出版物]が所有しておらず、著者の裁量で使用されています。）

よくある質(zhì)問：

（FAQは同じままです）

以上がLanggraph Reflectionでコードの品質(zhì)を向上させますの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。