通过Agent智能体复现DeepResearch工作原理，收藏这一篇就够了！！

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工作流程

问题理解与规划：Agent首先理解用户提出的问题，然后规划出解决问题的步骤和需要使用的工具。
信息收集：Agent使用搜索工具从网络上收集与问题相关的信息。
数据处理与分析：Agent对收集到的信息进行处理和分析，提取关键内容和数据。
报告生成：Agent根据分析结果生成报告，并嵌入图表和引用等。
用户交互与反馈：Agent与用户进行交互，获取用户的反馈，并根据反馈调整工作流程。

Agent组件及其详情描述

组件名称

PromptAgent：问题理解与规划

负责理解用户的问题，并规划出解决问题的步骤和需要使用的工具。它通过自然语言处理技术，分析问题的意图和关键信息，生成相应的提示（prompt）来指导后续的Agent工作。

SearchAgent：信息收集

使用搜索引擎从网络上收集与问题相关的信息。它可以根据PromptAgent生成的提示，执行搜索任务，并返回搜索结果。

DataProcessingAgent：数据处理与分析

对SearchAgent收集到的信息进行处理和分析。它可以使用自然语言处理和数据挖掘技术，提取关键内容和数据，生成分析结果。

ReportGenerationAgent：报告生成

根据DataProcessingAgent的分析结果生成报告。它可以使用模板和生成技术，生成包含图表和引用等内容的报告。

UserInteractionAgent：用户交互与反馈

与用户进行交互，获取用户的反馈。它可以使用自然语言处理技术，理解用户的反馈内容，并根据反馈调整工作流程。

Pipeline：流程控制

负责协调和管理各个Agent组件的工作流程。它可以按照预定义的顺序执行各个Agent的任务，并处理Agent之间的交互和数据传递。

示例代码

from langchain.agents import PromptAgent, SearchAgent, DataProcessingAgent, ReportGenerationAgent, UserInteractionAgent
from langchain.pipelines import Pipeline

# 创建各个Agent组件
prompt_agent = PromptAgent()
search_agent = SearchAgent()
data_processing_agent = DataProcessingAgent()
report_generation_agent = ReportGenerationAgent()
user_interaction_agent = UserInteractionAgent()

# 创建Pipeline
pipeline = Pipeline([
    prompt_agent,
    search_agent,
    data_processing_agent,
    report_generation_agent,
    user_interaction_agent
])

# 执行Pipeline
result = pipeline.run("你的问题")

组件说明

PromptAgent：可以使用langchain.agents.PromptAgent类来实现，它需要一个语言模型（如OpenAI的GPT-4）来生成提示。
SearchAgent：可以使用langchain.agents.SearchAgent类来实现，它需要一个搜索引擎（如Google Custom Search）来执行搜索任务。
DataProcessingAgent：可以使用langchain.agents.DataProcessingAgent类来实现，它需要自然语言处理和数据挖掘工具来处理和分析数据。
ReportGenerationAgent：可以使用langchain.agents.ReportGenerationAgent类来实现，它需要模板和生成工具来生成报告。
UserInteractionAgent：可以使用langchain.agents.UserInteractionAgent类来实现，它需要自然语言处理技术来理解用户的反馈。

通过上述Agent组件和Pipeline配置，可以实现类似Deep Research的工作流程，完成从问题理解到报告生成的全过程。

示例代码2

from langchain_community.llms import DeepSeek
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

# 初始化模型
llm = DeepSeek(model="deepseek-chat")

# 定义规划阶段的提示词
plan_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="为关于{topic}的主题生成一个详细的研究报告计划，包括报告的结构和每个部分的主要内容。"
)

# 创建规划链
plan_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=plan_prompt)

# 输入主题
topic = "人工智能在医疗领域的应用"
plan = plan_chain.run({"topic": topic})

# 打印规划结果
print("规划结果：")
print(plan)

# 定义研究阶段的提示词
research_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["section", "previous_info"],
    template="根据之前关于{section}的部分的信息{previous_info}，进一步搜索和研究该部分的内容，以获取更详细和深入的信息。"
)

# 创建研究链
research_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=research_prompt)

# 对每个部分进行研究
sections = ["摘要", "引言", "方法", "结果", "讨论", "结论"]
research_results = {}
for section in sections:
    # 假设 previous_info 为之前搜索到的相关信息
    previous_info = "之前搜索到的一些关于该部分的信息"
    result = research_chain.run({"section": section, "previous_info": previous_info})
    research_results[section] = result

# 打印研究结果
print("研究结果：")
print(research_results)

# 定义撰写阶段的提示词
write_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["section", "research_info"],
    template="根据关于{section}部分的研究信息{research_info}，撰写该部分的报告内容。"
)

# 创建撰写链
write_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=write_prompt)

# 撰写报告内容
report_content = {}
for section in sections:
    content = write_chain.run({"section": section, "research_info": research_results[section]})
    report_content[section] = content

# 打印报告内容
print("报告内容：")
print(report_content)