Automatyzacja badań z LangGraph: Wielooagentowy system generowania raportów

Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji, pojawiają się coraz bardziej zaawansowane narzędzia do automatyzacji złożonych zadań. Jednym z nich jest LangGraph – biblioteka umożliwiająca tworzenie i orkiestrację wieloagentowych systemów AI. Najnowsze prace badawcze, skupiające się na praktycznym zastosowaniu LangGraph, pokazują jego potencjał w usprawnianiu procesów badawczych i analitycznych.

Kluczowym elementem zaprezentowanego rozwiązania jest wykorzystanie modelu Gemini, dostępnego w darmowej warstwie Google, do napędzania całego przepływu pracy. System ten zbudowano na bazie komponentów LangGraph, LangChain-Google-GenAI oraz LangChain-Core, co pozwala na płynną integrację poszczególnych modułów. Architektura opiera się na zdefiniowanym stanie systemowym (AgentState TypedDict), który służy do przekazywania informacji i koordynacji działań między agentami.

Trzy filary automatyzacji: Agenci badawczy, analityczni i raportujący

Centralnym punktem tego innowacyjnego podejścia jest podział złożonego procesu na trzy główne etapy, za które odpowiadają wyspecjalizowani agenci:

• Agent Badawczy: Jego zadaniem jest symulowanie wyszukiwania informacji w internecie (np. poprzez mockowanie zapytań) oraz wstępne, strukturalne podsumowanie wyników, wykorzystując możliwości modelu Gemini. Po zebraniu danych, agent ten aktualizuje stan systemu, przygotowując grunt pod dalszą analizę.
• Agent Analityczny: Przyjmuje opracowane przez agenta badawczego dane i przeprowadza ich dogłębną analizę, ponownie wykorzystując symulowane narzędzia analityczne. Jego rolą jest wygenerowanie pogłębionych wniosków i rekomendacji strategicznych, które następnie przekazywane są do kolejnego etapu.
• Agent Raportujący: Na podstawie dostarczonej analizy, ten agent opracowuje kompleksowy raport wykonawczy. Wykorzystując Gemini, tworzy on spójny dokument zawierający m.in. podsumowanie, kluczowe spostrzeżenia i propozycje dalszych kroków, ostatecznie oznaczając cały proces jako zakończony.

Takie modularne podejście umożliwia efektywną orkiestrację przepływu informacji między poszczególnymi etapami. Dzięki zastosowaniu StateGraph, agenci komunikują się ze sobą, bazując na warunkowych przejściach, co zapewnia logiczne i spójne działanie całego systemu.

Architektura i elastyczność w praktyce

Całość rozwiązania zaimplementowana została w sposób umożliwiający szybkie prototypowanie i elastyczną adaptację. Zamiast rzeczywistych interfejsów API do wyszukiwania czy analizy, wykorzystano tu symulacyjne narzędzia (’simulate_web_search’, 'simulate_data_analysis’), które pozwalają na testowanie i rozwijanie logiki systemu bez konieczności integracji z zewnętrznymi usługami. Kluczowe jest jednak to, że architektura umożliwia w przyszłości łatwe zastąpienie tych symulacji prawdziwymi API, co otwiera drogę do budowania w pełni funkcjonalnych, zautomatyzowanych procesów.

Modularna natura tego rozwiązania to jego niewątpliwa zaleta. Każdy agent, odpowiadający za odrębną fazę gromadzenia, interpretacji i dostarczania informacji, może być niezależnie rozwijany i optymalizowany. Pozwala to na eksperymentowanie z różnymi modelami językowymi (LLM), dostosowywanie struktury stanu, a także dodawanie nowych narzędzi i funkcjonalności. W miarę ewolucji wymagań badawczych czy biznesowych, ten elastyczny framework może być rozszerzany i adaptowany do dowolnej domeny, co czyni go cennym narzędziem w rękach analityków i badaczy.