案例3：AI研究助手Agent¶
难度: ⭐⭐⭐ 高级 | 技术栈: LangChain Agent, ReAct, ArXiv API, Google Scholar
使用ReAct Agent模式构建能够自动搜索论文、生成报告的AI研究助手
🎯 案例特点¶
- ✅ ReAct Agent: 推理+行动模式
- ✅ 多工具协作: ArXiv搜索、论文摘要、网页浏览
- ✅ 自动报告: 生成结构化研究报告
- ✅ 迭代推理: 任务分解和逐步执行
🚀 快速开始¶
📁 项目结构¶
case3-research-agent/
├── main.py # 主程序
├── research_agent.py # Agent核心实现
├── tools.py # 工具集合
└── requirements.txt
🔑 核心代码¶
ReAct Agent实现¶
# research_agent.py
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import Tool
def create_research_agent():
# 定义工具
tools = [
Tool(
name="arxiv_search",
func=search_arxiv,
description="搜索学术论文，输入关键词返回相关论文列表"
),
Tool(
name="paper_summary",
func=summarize_paper,
description="获取论文摘要和关键信息，输入论文ID"
),
Tool(
name="google_scholar",
func=search_scholar,
description="在Google Scholar上搜索相关研究"
)
]
# 创建ReAct agent
agent = create_react_agent(
llm=ChatOpenAI(temperature=0),
tools=tools,
prompt=react_prompt_template
)
return AgentExecutor(
agent=agent,
tools=tools,
verbose=True,
max_iterations=5
)
任务执行流程¶
def research_topic(topic: str):
"""研究一个主题并生成报告"""
agent = create_research_agent()
# 多步推理
steps = [
f"搜索关于'{topic}'的最新论文",
"分析这些论文的摘要",
"总结主要研究发现",
"生成结构化报告"
]
results = []
for step in steps:
result = agent.run(step)
results.append(result)
return generate_report(results)
🎓 学习要点¶
- Agent架构
- ReAct模式
- 工具定义和使用
-
推理链构建
-
多步推理
- 任务分解
- 上下文维护
-
迭代优化
-
API集成
- ArXiv API
- Google Scholar
- 论文解析
📊 示例输出¶
用户: 帮我研究"GraphRAG"的最新进展
Agent执行流程: 1. Thought: 需要搜索GraphRAG相关论文 2. Action: arxiv_search("GraphRAG") 3. Observation: 找到15篇相关论文... 4. Thought: 分析这些论文的摘要 5. Action: paper_summary(paper_ids) 6. Observation: 论文主要关注... 7. Final Answer: 生成完整报告