LangGraph AI Agents: How Future of Internet Search will look like?
Summary
TLDR本视频介绍了如何利用Lang Chain生态系统创建语言代理(agents),以实现自动化的互联网搜索和深入分析。首先,创建了两个代理:互联网搜索分析师和洞察研究员。互联网搜索分析师负责基于问题搜索互联网、浏览链接并总结文章。洞察研究员则进一步分析总结中的主题,并为每个主题提供深入的答案。接着,通过安装Lang Chain、OpenAI、lsmith等工具,并设置环境变量和API密钥,展示了如何创建和执行这些代理。视频还演示了如何通过Lang Chain的Lgraph工具创建工具和代理节点,并构建工作流程图(graph),以协调不同代理之间的交互。最终,通过运行构建的图(graph),展示了如何通过一个查询获得深入的搜索结果。此外,还介绍了如何使用Gradio创建用户界面,以便用户可以通过简单的交互获得搜索结果。整个流程展示了Lang Chain生态系统的可扩展性和灵活性,以及如何通过自定义代理和工具来实现复杂的搜索和分析任务。
Takeaways
- 🚀 引入了Lang chain,这是从Lang chain到GRS(语言代理)的重大更新,允许创建不同的代理来完成任务。
- 🛠️ 用户可以在Lang chain生态系统中定义工具并将这些工具分配给相应的代理。
- 🌐 展示了如何将Lang chain集成到lsmith中,作为互联网搜索未来可能的用例。
- 📈 介绍了如何创建两个代理:互联网搜索分析师和洞察研究员,它们将协同工作以提供深入的搜索结果。
- 🔍 互联网搜索分析师代理将基于提出的问题搜索互联网,浏览不同链接并总结文章。
- 🔑 洞察研究员将识别总结中的主题,并针对每个主题进行深入搜索,提供详细的答案。
- 📚 展示了如何安装Lang chain、Lang graph、Open AI、lsmith等工具,并设置环境变量。
- 💡 介绍了如何定义工具和代理,以及如何通过系统提示和函数调用来创建代理节点。
- 📝 通过创建代理状态、边缘和图来定义工作流程,这些是Lang chain中的关键概念。
- 🔗 描述了如何通过添加节点和边缘来构建工作流程,以及如何使用条件映射来控制工作流程的流程。
- 📈 展示了如何编译并运行工作流程,以及如何通过终端和lsmith监控代理之间的交互。
- 🎉 最终,通过这个系统,用户可以获取关于2024年最新AI技术趋势的深入研究报告。
- 📊 还提到了如何使用Gradio创建用户界面,以便用户可以通过图形界面进行查询。
- 🤖 讨论了Lang chain生态系统与AutoGen和Crew AI的比较,强调了Lang chain的可扩展性和定制化优势。
Q & A
Lang Gro是什么?
-Lang Gro是一个语言代理系统,它允许创建不同的代理来完成特定的任务,并且可以定义工具并将这些工具分配给这些代理,完全在Lang chain生态系统中进行集成。
如何使用Lang Gro创建代理?
-首先,你需要安装Lang chain、Lang graph、Lang chain open AI、lsmith、Lang chain Hub、dug duug、go search、beautiful soup和gradio等工具。然后,创建一个名为app.py的文件,并在文件中导入必要的函数和模块。接下来,定义工具和代理,设置环境变量,初始化模型,并创建一个系统提示来指导代理的行为。最后,通过定义代理节点和工作流来使代理协同工作。
Lang Gro中的代理和工具有什么区别?
-在Lang Gro中,代理是指执行特定任务的实体,如互联网搜索分析师或洞察研究员。而工具则是指代理用来完成任务的具体功能,比如搜索互联网以获取URLs,或者读取并处理URL指向的内容。
如何将Lang Gro集成到lsmith中?
-通过安装Lang chain Hub并导出你的Open AI API密钥和Lang chain API密钥(如果使用lsmith),可以在lsmith中监测Lang chain的状态。在lsmith的用户界面中,可以监控代理之间的交互和任务执行情况。
Lang Gro如何改变互联网搜索的未来?
-Lang Gro通过创建专门的代理来执行搜索任务,比如互联网搜索分析师会基于问题搜索互联网并总结文章,而洞察研究员则会识别总结中的主题并进行深入搜索,提供详细的答案。这种工作流程预示着互联网搜索将变得更加深入和个性化。
如何使用Lang Gro生成用户界面?
-可以通过Gradio库来创建用户界面。在代码中修改相应的部分,创建一个运行图函数,并返回响应。然后,使用Gradio的界面设置来完成用户界面的建立。
Lang Gro与AutoGen和Crew AI相比有什么优势?
-Lang Gro在Lang chain生态系统中更加可扩展,因为它包含了许多Lang chain工具,可以更容易地实现代理,并且对于边缘、代理、流程等方面有更多的定制化选项。而AutoGen提供一个更简单的版本,Crew AI则是最简单的版本。选择哪种工具取决于具体的用例需求。
如何通过Lang Gro进行深入的互联网搜索?
-通过创建互联网搜索分析师代理和洞察研究员代理,可以进行深入的互联网搜索。首先,互联网搜索分析师代理会搜索互联网并总结相关内容,然后洞察研究员代理会识别主题并进行更深入的搜索,最终提供详细的见解。
Lang Gro中的工作流是如何定义的?
-在Lang Gro中,工作流是通过定义代理状态、边缘和图来创建的。代理状态保存了不同代理之间的对话历史,边缘是代理之间的连接,而图(或称为管道或工作流)则定义了整个任务执行的顺序和结构。
如何监控Lang Gro中代理的工作状态?
-可以通过lsmith的用户界面来监控代理的工作状态。在lsmith中,可以查看代理之间的交互和任务执行的实时情况,这需要在Lang Gro设置中集成lsmith并请求访问该仪表板。
Lang Gro是否支持多语言?
-根据提供的脚本内容,Lang Gro主要讨论的是其在搜索和分析任务中的应用,并没有明确指出是否支持多语言。但是,由于其基于Lang chain生态系统,可以推测它可能具有处理不同语言的能力。
Lang Gro是否需要编程知识来使用?
-是的,使用Lang Gro需要一定的编程知识。你需要能够安装必要的库,编写Python代码来定义代理、工具和工作流,以及设置环境变量和API密钥。
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