pip install langchain langchain-community langchain-openai

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage

## --- 配置 ---
## 从 .env 文件加载环境变量（用于 OPENAI_API_KEY）
load_dotenv()

## 检查是否设置了 API 密钥
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
    raise ValueError("在 .env 文件中未找到 OPENAI_API_KEY。请添加它。")

## 初始化聊天 LLM。我们使用 gpt-4o 以获得更好的推理。
## 使用较低的温度以获得更确定性的输出。
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.1)

def run_reflection_loop():
    """
    演示多步 AI 反思循环以逐步改进 Python 函数。
    """
    # --- 核心任务 ---
    task_prompt = """
    你的任务是创建一个名为 `calculate_factorial` 的 Python 函数。
    此函数应执行以下操作：
    1. 接受单个整数 `n` 作为输入。
    2. 计算其阶乘 (n!)。
    3. 包含清楚解释函数功能的文档字符串。
    4. 处理边缘情况：0 的阶乘是 1。
    5. 处理无效输入：如果输入是负数，则引发 ValueError。
    """
    
    # --- 反思循环 ---
    max_iterations = 3
    current_code = ""
    
    # 我们将构建对话历史以在每一步中提供上下文。
    message_history = [HumanMessage(content=task_prompt)]
    
    for i in range(max_iterations):
        print("\n" + "="*25 + f" 反思循环：迭代 {i + 1} " + "="*25)
        
        # --- 1. 生成/完善阶段 ---
        # 在第一次迭代中，它生成。在后续迭代中，它完善。
        if i == 0:
            print("\n>>> 阶段 1：生成初始代码...")
            # 第一条消息只是任务提示词。
            response = llm.invoke(message_history)
            current_code = response.content
        else:
            print("\n>>> 阶段 1：基于先前批评完善代码...")
            # 消息历史现在包含任务、
            # 最后一个代码和最后一个批评。
            # 我们指示模型应用批评。
            message_history.append(HumanMessage(content="请使用提供的批评完善代码。"))
            response = llm.invoke(message_history)
            current_code = response.content
        
        print("\n--- 生成的代码 (v" + str(i + 1) + ") ---\n" + current_code)
        message_history.append(response) # 将生成的代码添加到历史记录
        
        # --- 2. 反思阶段 ---
        print("\n>>> 阶段 2：对生成的代码进行反思...")
        # 为反思智能体特定提示词。
        # 这要求模型充当高级代码审查员。
        reflector_prompt = [
            SystemMessage(content="""
                你是一名高级软件工程师和 Python 专家。
                你的角色是执行细致的代码审查。
                根据原始任务要求批判性地评估提供的 Python 代码。
                查找错误、风格问题、缺失的边缘情况和改进领域。
                如果代码完美并满足所有要求，
                用单一短语 'CODE_IS_PERFECT' 响应。
                否则，提供批评的项目符号列表。
            """),
            HumanMessage(content=f"原始任务：\n{task_prompt}\n\n要审查的代码：\n{current_code}")
        ]
        
        critique_response = llm.invoke(reflector_prompt)
        critique = critique_response.content
        
        # --- 3. 停止条件 ---
        if "CODE_IS_PERFECT" in critique:
            print("\n--- 批评 ---\n未发现进一步批评。代码令人满意。")
            break
        
        print("\n--- 批评 ---\n" + critique)
        
        # 将批评添加到历史记录以用于下一个完善循环。
        message_history.append(HumanMessage(content=f"对先前代码的批评：\n{critique}"))
    
    print("\n" + "="*30 + " 最终结果 " + "="*30)
    print("\n反思过程后的最终精炼代码：\n")
    print(current_code)

if __name__ == "__main__":
    run_reflection_loop()

from google.adk.agents import SequentialAgent, LlmAgent

## 第一个智能体生成初始草稿。
generator = LlmAgent(
    name="DraftWriter",
    description="生成关于给定主题的初始草稿内容。",
    instruction="撰写关于用户主题的简短、信息丰富的段落。",
    output_key="draft_text" # 输出保存到此状态键。
)

## 第二个智能体评审第一个智能体的草稿。
reviewer = LlmAgent(
    name="FactChecker",
    description="审查给定文本的事实准确性并提供结构化评审。",
    instruction="""
    你是一个细致的事实核查员。
    1. 阅读状态键 'draft_text' 中提供的文本。
    2. 仔细验证所有声明的事实准确性。
    3. 你的最终输出必须是包含两个键的字典：
       - "status": 字符串，"ACCURATE" 或 "INACCURATE"。
       - "reasoning": 字符串，提供对你的状态的清楚解释，如果发现任何问题则引用具体问题。
    """,
    output_key="review_output" # 结构化字典保存在这里。
)

## SequentialAgent 确保生成器在审查者之前运行。
review_pipeline = SequentialAgent(
    name="WriteAndReview_Pipeline",
    sub_agents=[generator, reviewer]
)

## 执行流程：
## 1. generator 运行 -> 将其段落保存到 state['draft_text']。
## 2. reviewer 运行 -> 读取 state['draft_text'] 并将其字典输出保存到 state['review_output']。