Создание продвинутого веб-интеллект агента с Tavily и Google Gemini AI

Обзор веб-интеллект агента

В этом руководстве представлен продвинутый интерактивный веб-интеллект агент, работающий на базе Tavily и Google Gemini AI. Агент предназначен для беспрепятственного извлечения структурированного контента с веб-страниц, проведения сложного анализа с помощью ИИ и предоставления содержательных результатов через удобный интерфейс терминала.

Основные библиотеки и настройка

Реализация использует важные библиотеки для асинхронного программирования, обработки данных и визуализации в терминале:

import os
import json
import asyncio
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from rich.console import Console
from rich.progress import track
from rich.panel import Panel
from rich.markdown import Markdown

Эти модули обеспечивают эффективное и структурированное выполнение задач веб-интеллекта с визуально привлекательным выводом.

Инициализация инструментов ИИ

Инициализируются компоненты LangChain для извлечения веб-контента и анализа:

from langchain_tavily import TavilyExtract
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

• TavilyExtract отвечает за продвинутое извлечение веб-контента.
• init_chat_model запускает чат-модель на базе Gemini AI.
• create_react_agent создает динамичного агента для интеллектуального принятия решений.

Управление конфигурацией

Класс WebIntelligence хранит API-ключи и параметры извлечения:

@dataclass
class WebIntelligence:
    """Конфигурация веб-интеллекта"""
    tavily_key: str = os.getenv("TAVILY_API_KEY", "")
    google_key: str = os.getenv("GOOGLE_API_KEY", "")
    extract_depth: str = "advanced"
    max_urls: int = 10

Это упрощает управление настройками и ключами для извлечения данных.

Класс SmartWebAgent

Класс SmartWebAgent реализует логику извлечения и анализа:

• Запрашивает у пользователя отсутствующие API-ключи.
• Инициализирует инструменты Tavily и Gemini AI.
• Извлекает структурированный контент с URL.
• Проводит интеллектуальный анализ на основе ИИ.
• Отображает результаты с помощью визуальных элементов.

Основные методы:

• _setup_environment() — ввод API-ключей.
• _initialize_tools() — настройка AI-компонентов.
• extract_content(urls) — получение и структурирование данных.
• analyze_with_ai(query, urls) — интеллектуальный анализ.
• display_results(results) — презентация данных.

Обработка асинхронного выполнения

Функция run_async_safely обеспечивает надежное выполнение асинхронных функций в разных средах Python с помощью nest_asyncio.

Интерактивный интерфейс командной строки

Функция main() предлагает удобное меню:

1. Извлечь контент с пользовательских URL.
2. Выполнить AI-анализ.
3. Запустить демонстрацию с примерами по ИИ, машинному обучению и квантовым вычислениям.
4. Выйти из программы.

Используется визуальное оформление для улучшения взаимодействия.

Итог

Реализация демонстрирует создание сложного веб-интеллект агента, объединяющего возможности Tavily и аналитическую мощь Google Gemini AI. Агент облегчает исследовательскую работу и аналитику данных, предоставляя структурированное извлечение контента и содержательный AI-анализ в интерактивной и удобной среде.