基于LangGraph多智能体技术，搭建AI写作自动化系统

大家好，文本将介绍使用LangGraph实现多智能体系统，搭建自动化运行助手，促使工作和任务高效完成。

1.LangGraph概述

LangGraph是LangChain的增强版，专注于构建智能体及多智能体流程。其核心优势在于新增的循环流程构建功能以及内嵌的记忆机制，这些特性对于智能体的构建极为重要。

LangGraph为开发者提供了高度的控制能力，这在自定义智能体和流程的开发中极为关键。市面上绝大多数的智能体都是针对特定应用场景进行了定制。

LangGraph不仅赋予了开发者灵活定制智能体的能力，还提供了直观且易于操作的开发体验。

2.构建终极自主研究智能体

借助LangGraph的强大功能，我们能够通过集结具备专业技能的多个智能体，显著提高研究工作的深度与品质。每个智能体专注于其独特技能，这不仅能够优化任务分工，增强定制性，还为项目的扩展与规模化发展奠定了基础。

本示例展示了一个AI智能体团队如何通力合作，对特定主题进行全面研究，涵盖从策划到发布的全过程。在此过程中，会特别应用前沿的自主研究智能体——GPT Researcher。

2.1 研究智能体团队

研究团队由七个大型语言模型智能体组成：

• 主编智能体 —— 负责监督研究过程并管理整个团队。这是使用LangGraph协调其他智能体的“主”智能体，充当LangGraph的主要接口。

• GPT研究智能体 —— 一个专门进行特定主题深入研究的自主智能体。

• 编辑智能体 —— 负责规划研究大纲和结构。

• 审稿智能体 —— 根据一套标准验证研究结果的正确性。

• 修订智能体 —— 根据审稿智能体的反馈修订研究结果。

• 写作智能体 —— 负责汇编并撰写最终报告。

• 出版智能体 —— 负责将最终报告以多种格式发布。

2.2 架构

如下图，自动化过程基于以下阶段：规划研究、数据收集与分析、审查与修订、编写报告，最后是出版：

更具体的流程如下：

• 浏览器（gpt-researcher）——基于给定的研究任务，浏览互联网进行初步研究。这一步对于LLMs来说非常重要，以便根据最新和相关信息规划研究过程，而不是仅依赖于针对给定任务或主题的预训练数据。

• 编辑——根据初步研究规划报告大纲和结构。编辑还负责触发基于计划大纲的并行研究任务。

• 对于每个大纲主题（并行）：

• 研究员（gpt-researcher）——对子主题进行深入研究并撰写草稿。这个智能体利用GPT Researcher Python包，以优化、深入且符合事实的研究报告。

• 审稿人——根据一套指导方针验证草稿的正确性，并向修订者提供反馈（如果有的话）。

• 修订者——根据审稿人的反馈修订草稿，直到满意为止。

• 作者——汇编并撰写最终报告，包括引言、结论和参考文献部分。

• 出版商——将最终报告以多种格式（如PDF、Docx、Markdown等）发布。

我们不会深入所有代码，因为代码量很大，但会重点关注所发现的有价值或有趣部分进行分享。

2.3 定义图状态

在LangGraph中，状态管理采用一种结构化的方式，允许开发者定义一个GraphState对象，它能够包含整个应用程序