LangGraph AI Agents: How Future of Internet Search will look like?

Summary

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。