这个项目用Gemini 2.5模型与LangGraph框架的结合,实现“研究增强型”对话式 AI。
这个项目展示了如何自己构建一个真正的"研究型AI代理",能够像人类研究员一样工作:它会根据用户的问题动态生成搜索关键词,通过Google搜索获取信息,分析结果中的知识空白,然后迭代地优化搜索策略,最终提供有充分引用支持的答案。
核心特征:
DeepMind 开发人员体验专家 Philipp Schmid详细介绍了这个项目的核心特性:
智能体通过研究和反思迭代循环,直到收集到足够的信息 。
动态查询生成、通过Gemini原生Google搜索工具进行网络研究,以及反思推理 。
GitHub:GitHub - google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart: Get started with building Fullstack Agents using Gemini 2.5 and LangGraph

