ai-self-improving-solver

Research platform: self-improving AI agent that solves engineering problems via baseline + critic architecture. FastAPI, React, DeepSeek, Gemini.

Comment

Self-Improving AI System for Engineering Problem Solving

**[🇬🇧 English](#english) | [🇷🇺 Русский](#русский)**

English

Self-Improving AI System for Engineering Problem Solving

A research-driven AI platform that solves engineering problems and improves its own solutions through self-evaluation and critic feedback.

Features • Tech Stack • Quick Start • Architecture • API

🎯 Project Overview

This senior project investigates a fundamental question in AI research: Can self-reflective AI systems improve problem-solving accuracy compared to single-pass approaches?

The system implements a two-stage architecture where an AI solver generates initial solutions, and a separate critic agent validates and improves those solutions. This enables comparative analysis of baseline vs. self-improving methodologies across engineering disciplines.

✨ Key Features

  • 🤖 Dual Solver Modes: Baseline single-pass and self-improving two-stage solving
  • 🔬 Experimental Framework: Automated comparative analysis across multiple problems
  • 📊 Real-time Analytics: Track accuracy, improvement metrics, and system performance
  • 🎓 32 Pre-loaded Problems: Spanning 4 engineering domains
  • 📈 Progress Monitoring: Dashboard with live statistics and charts
  • 🔧 Admin Tools: Create custom problems, manage experiments
  • 🌐 RESTful API: Full CRUD operations with comprehensive documentation
  • 📱 Responsive UI: Modern React-based frontend with Bootstrap styling

📊 Supported Domains

Domain Problems Topics
Mechanics 10 Newton's laws, kinematics, energy, momentum
Electrical Circuits 10 Ohm's law, Kirchhoff's laws, RC circuits
Calculus 6 Derivatives, integrals, optimization
Algebra 6 Linear equations, quadratics, systems

🏗️ Architecture

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Frontend (React.js)                        │
│    Dashboard | Problems | Solver | Experiments | Analysis    │
└────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Backend (FastAPI)                           │
│   REST API | Database ORM | Logging | Error Handling        │
└────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                         │
        ┌────────────────┼────────────────┐
        ▼                ▼                ▼
    ┌────────┐      ┌────────┐      ┌────────────┐
    │Baseline│      │ Critic │      │Experiment  │
    │ Solver │      │ Agent  │      │  Manager   │
    └────────┘      └────────┘      └────────────┘
        │                │                │
        └────────────────┼────────────────┘
                         ▼
    ┌──────────────────────────────────────────┐
    │           LLM APIs                       │
    │  DeepSeek  │  Google Gemini  │  Custom   │
    └──────────────────────────────────────────┘

🛠️ Tech Stack

Backend: FastAPI • SQLAlchemy • SQLite • Pydantic • SymPy • httpx
Frontend: React 18 • Bootstrap 5 • Chart.js • Axios
AI Integration: DeepSeek API • Google Gemini API

📋 Requirements

  • Python 3.9+
  • Node.js 16+
  • npm/yarn
  • API Keys: DeepSeek and/or Google Gemini
  • Windows/Linux/macOS

🚀 Quick Start

Windows (Automated)

RUN.bat

Manual Setup

Backend

cd ai-self-improving-solver
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Frontend (new terminal)

cd frontend
npm install
npm start

Access Points

📡 API Endpoints

Problems: GET /api/problems | GET /api/problems/{id} | POST /api/problems
Solver: POST /api/solve/baseline | POST /api/solve/improving
Experiments: POST /api/experiments | GET /api/experiments
Analysis: GET /api/analysis/stats | GET /api/analysis/comparison
Health: GET /api/health | GET /api/stats

🔑 Environment Variables

DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
GEMINI_API_KEY=your_api_key
BACKEND_HOST=0.0.0.0
BACKEND_PORT=8000
DATABASE_URL=sqlite:///./solver.db
REACT_APP_API_URL=http://localhost:8000

📚 Documentation

📄 License

MIT License - See LICENSE file

👨‍💻 Author

Developer: Ambartsumov Vyacheslav
Project: Senior Capstone Research Project
Year: 2026

Русский

Система самоулучшающегося ИИ для решения инженерных задач

Исследовательская платформа на базе искусственного интеллекта, которая решает инженерные задачи и улучшает свои решения через самооценку и обратную связь от критика.

Возможности • Стек • Старт • Архитектура • API

🎯 Обзор проекта

Данный дипломный проект исследует фундаментальный вопрос в области ИИ: Может ли система ИИ с самоотражением улучшить точность решения задач по сравнению с однопроходным подходом?

Система реализует двухэтапную архитектуру, где решатель ИИ генерирует начальные решения, а агент-критик проверяет и улучшает их. Это позволяет проводить сравнительный анализ различных подходов в инженерных дисциплинах.

✨ Основные возможности

  • 🤖 Двойные режимы решателя: Однопроходный базовый и двухэтапный самоулучшающийся
  • 🔬 Экспериментальная платформа: Автоматизированный сравнительный анализ
  • 📊 Аналитика в реальном времени: Отслеживание точности и производительности
  • 🎓 32 предзагруженные задачи: Охватывающие 4 инженерные дисциплины
  • 📈 Мониторинг прогресса: Информационная панель с живыми статистическими данными
  • 🔧 Инструменты администратора: Создание задач и управление экспериментами
  • 🌐 REST API: Полные CRUD операции с документацией
  • 📱 Современный интерфейс: React с Bootstrap стилизацией

📊 Поддерживаемые дисциплины

Дисциплина Задачи Темы
Механика 10 Законы Ньютона, кинематика, энергия, импульс
Электрические цепи 10 Закон Ома, законы Кирхгофа, RC-цепи
Высшая математика 6 Производные, интегралы, оптимизация
Алгебра 6 Линейные уравнения, квадратные, системы

🏗️ Архитектура

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Фронтенд (React.js)                         │
│ Панель | Задачи | Решатель | Эксперименты | Анализ          │
└────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Бэкенд (FastAPI)                            │
│   REST API | ORM БД | Логирование | Обработка ошибок       │
└────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                         │
        ┌────────────────┼────────────────┐
        ▼                ▼                ▼
    ┌────────┐      ┌────────┐      ┌────────────┐
    │Базовый │      │Критик  │      │Менеджер    │
    │решатель│      │-агент  │      │экспериментов
    └────────┘      └────────┘      └────────────┘
        │                │                │
        └────────────────┼────────────────┘
                         ▼
    ┌──────────────────────────────────────────┐
    │           API LLM                         │
    │  DeepSeek  │  Google Gemini  │  Кастом   │
    └──────────────────────────────────────────┘

🛠️ Технический стек

Бэкенд: FastAPI • SQLAlchemy • SQLite • Pydantic • SymPy • httpx
Фронтенд: React 18 • Bootstrap 5 • Chart.js • Axios
ИИ Интеграция: DeepSeek API • Google Gemini API

📋 Требования

  • Python 3.9+
  • Node.js 16+
  • npm/yarn
  • API-ключи: DeepSeek и/или Google Gemini
  • ОС: Windows/Linux/macOS

🚀 Быстрый старт

Windows (Автоматическая установка)

RUN.bat

Ручная установка

Бэкенд

cd ai-self-improving-solver
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Фронтенд (новый терминал)

cd frontend
npm install
npm start

Точки доступа

📡 Endpoints API

Задачи: GET /api/problems | GET /api/problems/{id} | POST /api/problems
Решатель: POST /api/solve/baseline | POST /api/solve/improving
Эксперименты: POST /api/experiments | GET /api/experiments
Анализ: GET /api/analysis/stats | GET /api/analysis/comparison
Здоровье: GET /api/health | GET /api/stats

🔑 Переменные окружения

DEEPSEEK_API_KEY=ваш_ключ
GEMINI_API_KEY=ваш_ключ
BACKEND_HOST=0.0.0.0
BACKEND_PORT=8000
DATABASE_URL=sqlite:///./solver.db
REACT_APP_API_URL=http://localhost:8000

📚 Документация

📄 Лицензия

MIT Лицензия - Смотрите файл LICENSE

👨‍💻 Автор

Разработчик: Амбарцумов Вячеслав
Проект: Дипломная работа
Год: 2026

Built With

Share this project:

Updates