通过Langgraph反射提高代码质量

Langgraph反射框架：具有生成AI的迭代代码改进

Langgraph Reflection框架是一个代理框架，旨在通过迭代改进来增强语言模型输出。本文展示了其在使用Pyright进行验证的改善Python代码质量方面的应用，以及代码生成的GPT-4O MINI。 AI代理自动化决策，结合推理，反思和反馈以获得最佳模型性能。

学习目标：

• 掌握Langgraph反射框架的功能。
• 实施框架以增强Python代码。
• 通过一个实践示例获得实践经验。

（作为数据科学博客马拉松的一部分出版）

目录：

• Langgraph Reflection框架架构
• 实施Langgraph反射框架
  • 步骤1：设置环境
  • 步骤2：Pyright的代码分析
  • 步骤3：主要助理模型（GPT-4O MINI）
  • 步骤4：代码提取和验证
  • 步骤5：构建反射图
  • 步骤6：运行应用程序
  • 分析输出
• 示例分解：
  • 迭代1：错误标识
  • 迭代2：进度
  • 迭代3：最终解决方案
• 结论
• 常见问题

Langgraph Reflection框架体系结构：

该框架采用直接的代理体系结构：

1. 主要代理：基于用户输入生成初始代码。
2. 评论代理：使用Pyright验证代码。
3. 反射循环：如果检测到错误，则主要代理会完善代码，直到解决所有问题为止。

（相关：生成AI应用程序的代理框架）

实施Langgraph反射框架：

逐步实施指南：

步骤1：环境设置：

安装必要的依赖项：

 PIP安装Langgraph-Reflection Langchain Pyright

步骤2：财产代码分析：

Pyright执行静态类型检查和错误检测。

职业分析功能：

 ＃...（Pyright分析功能保持不变）...

步骤3：主要助理模型（GPT-4O Mini）：

 ＃...（GPT-4O迷你型号设置保持不变）...

注意：使用os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" ；避免对API键进行硬编码。

步骤4：代码提取和验证：

代码提取类型：

 ＃...（代码提取类型保持不变）...

系统提示GPT-4O mini：

 ＃...（系统提示保持不变）...

PYRIGHT代码验证功能：

 ＃...（Pyright代码验证函数保持不变）...

步骤5：创建反射图：

 ＃...（构建主图形和法官图保持不变）...

步骤6：运行应用程序：

 ＃...（示例执行保持不变）...

输出分析：

示例分解：

Langgraph反射系统：

1. 接收初始代码。
2. 使用Pyright查找错误。
3. 使用GPT-4O Mini来分析并提出改进。

迭代1：错误标识：（错误和解决方案保持不变）

迭代2：进度：（错误和解决方案保持不变）

迭代3：最终解决方案：（错误和解决方案保持不变）

结论：

Langgraph Reflection框架有效地结合了AI批判和静态分析，以进行有效的代码校正，改进的编码实践和提高开发效率。对于所有技能水平的开发人员来说，这是一个有价值的工具。

关键要点：

• Langchain，Pyright和GPT-4O Mini创建自动代码验证系统。
• 迭代精致可确保高质量的AI生成的代码。
• 这种方法改善了AI生成的代码的鲁棒性和性能。

（本文中的媒体不归[分析Vidhya/相关出版物]所有，并且由作者酌情使用。）

常见问题：

（常见问题解答保持不变）

以上是通过Langgraph反射提高代码质量的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！