Как создать мультиагентную AI-команду для исследований с LangGraph и Gemini для автоматизированных отчетов

Обзор мультиагентной исследовательской команды

В этом руководстве показано, как создать мультиагентную AI-систему для проведения исследований, используя LangGraph и API Google Gemini. В системе задействованы агенты с разными ролями: Исследователь, Аналитик, Писатель и Супервайзер, каждый из которых отвечает за отдельный этап исследовательского процесса. Совместная работа агентов позволяет собирать данные, анализировать их, создавать подробные отчеты и координировать весь рабочий процесс.

Настройка окружения

Для начала установите необходимые библиотеки, включая LangGraph и интеграцию LangChain с Google Gemini. Для безопасной аутентификации введите Google API ключ через модуль getpass, чтобы избежать его раскрытия в коде.

Определение общих структур данных

Созданы два класса TypedDict для хранения состояния и ответов, которые разделяют все агенты:

• AgentState отслеживает сообщения, статус процесса, тему исследования, результаты и итоговый отчет.
• AgentResponse стандартизирует вывод каждого агента.

Также реализована функция для создания экземпляра Gemini LLM с возможность настройки модели и температуры.

Создание специализированных агентов

Агент Исследователь

Этот агент глубоко анализирует заданную тему, выделяет ключевые области исследования и предлагает направления для дальнейшего изучения. Его ответы структурированы и содержат четкие пункты.

Агент Аналитик

Аналитик изучает собранные данные, выявляет закономерности, ключевые метрики и предоставляет рекомендации на основе анализа с акцентом на количественные данные.

Агент Писатель

Писатель формирует из собранных материалов профессиональный отчет с резюме, результатами и выводами, делая сложную информацию доступной.

Агент Супервайзер

Супервайзер управляет рабочим процессом, координирует задачи между агентами, контролирует качество и принимает решения, какой агент должен работать следующим или завершить процесс.

Сборка рабочего процесса

Граф рабочего процесса связывает всех агентов с помощью LangGraph StateGraph и сохраняет историю общения с помощью MemorySaver. Точка входа — агент Супервайзер, который управляет переходами.

Запуск команды исследований

Процесс запускается с указанием темы и идентификатора сессии. Выполнение происходит по шагам, что позволяет наблюдать вклад каждого агента в реальном времени. В итоговом состоянии содержатся результаты исследований и финальный отчет.

Дополнительные возможности

• Интерактивные сессии: возможность проводить несколько исследований по разным темам с просмотром отчетов.
• Пользовательские агенты: создание новых агентов с особыми ролями и инструкциями для расширения функционала.
• Визуализация графа: просмотр структуры рабочих связей между агентами.
• Мониторинг производительности: отслеживание времени работы, количества сообщений и размера отчетов.
• Демонстрация быстрого старта: запуск нескольких примеров для демонстрации возможностей системы.

Данная модульная AI-система автоматизирует сложные исследовательские задачи, от сбора данных до написания отчетов, с минимальным участием человека. Она гибка для кастомизации и может быть использована в реальных приложениях.