30分钟构建智能研究助手：gemini-fullstack-langgraph与低代码平台集成指南-优快云博客

30分钟构建智能研究助手：gemini-fullstack-langgraph与低代码平台集成指南

【免费下载链接】gemini-fullstack-langgraph-quickstart Get started with building Fullstack Agents using Gemini 2.5 and LangGraph 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart

你是否还在为开发AI智能体应用时繁琐的前后端配置、复杂的流程编排而烦恼？本文将带你通过gemini-fullstack-langgraph-quickstart项目，结合低代码平台实现智能研究助手的快速开发，让你专注于业务逻辑而非技术细节。读完本文，你将掌握：

项目核心架构与低代码集成优势
三步完成本地开发环境搭建
智能研究助手工作流程解析
生产环境部署最佳实践

项目概述：什么是gemini-fullstack-langgraph-quickstart

gemini-fullstack-langgraph-quickstart是一个基于React前端和LangGraph后端的全栈智能体应用示例，专为实现研究增强型对话AI而设计。该项目利用Google Gemini模型和LangGraph框架，构建了一个能够动态生成搜索词、查询网络、分析知识缺口并迭代优化搜索的智能研究助手。

项目核心特点包括：

全栈架构：React前端(frontend/src/App.tsx)与LangGraph后端(backend/src/agent/graph.py)分离设计
智能研究流程：动态搜索词生成→网络查询→结果反思→迭代优化
低代码友好：通过LangGraph可视化流程定义，简化智能体行为编排
可扩展性：模块化设计支持与各类低代码平台集成

架构解析：如何与低代码平台无缝集成

项目结构概览

项目采用前后端分离架构，主要分为两个核心目录：

gemini-fullstack-langgraph-quickstart/
├── frontend/           # React前端应用
│   └── src/
│       ├── App.tsx     # 前端入口组件
│       └── components/ # UI组件库
└── backend/            # LangGraph后端
    └── src/agent/
        ├── graph.py    # 智能体流程图定义
        └── state.py    # 状态管理

后端智能体核心逻辑

后端智能体的核心逻辑定义在backend/src/agent/graph.py中，采用LangGraph框架构建。该文件定义了智能体的状态管理和节点流转，主要包含以下关键节点：

generate_query：基于用户输入生成初始搜索查询
web_research：执行网络搜索并获取结果
reflection：分析搜索结果识别知识缺口
finalize_answer：综合信息生成最终回答

这种基于节点的设计非常适合与低代码平台集成，每个节点可以对应低代码平台中的一个组件或操作。

智能体工作流程图

智能体工作流程如下：

生成初始查询：基于用户输入生成搜索查询
网络研究：使用Google Search API查找相关网页
反思与知识缺口分析：评估信息充分性
迭代优化：如存在缺口则生成后续查询
最终回答：综合信息生成带引用的回答

快速开始：三步搭建开发环境

前提条件

在开始前，请确保你的环境满足以下要求：

Node.js和npm（前端开发）
Python 3.11+（后端开发）
GEMINI_API_KEY（可从Google AI Studio获取）

步骤1：克隆项目代码库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
cd gemini-fullstack-langgraph-quickstart

步骤2：配置环境变量

在backend目录下创建.env文件，添加以下内容：

GEMINI_API_KEY=你的Gemini API密钥

步骤3：启动开发服务器

使用Makefile一键启动前后端开发服务器：

make dev

此命令将同时启动：

前端开发服务器（默认地址：http://localhost:5173）
后端LangGraph服务（默认地址：http://127.0.0.1:2024）

低代码集成实践：以LangGraph UI为例

LangGraph提供了一个内置的低代码UI界面，可用于可视化编辑智能体流程图。启动后端服务后，访问LangGraph UI（默认地址：http://127.0.0.1:2024），你可以：

查看现有智能体流程图
通过拖拽方式修改节点和连接
实时测试流程变更
导出修改后的流程图代码

这种可视化编辑方式极大降低了智能体开发门槛，即使没有深厚的编程背景，也能通过低代码平台定制智能体行为。

CLI快速测试

除了UI界面，你还可以通过命令行快速测试智能体功能：

cd backend
python examples/cli_research.py "什么是可再生能源的最新趋势？"

生产部署：容器化方案

项目提供了完整的Docker容器化配置，便于在生产环境部署：

构建Docker镜像

docker build -t gemini-fullstack-langgraph -f Dockerfile .

使用Docker Compose启动服务

GEMINI_API_KEY=你的密钥 LANGSMITH_API_KEY=你的LangSmith密钥 docker-compose up

部署完成后，应用将在http://localhost:8123/app/可用。

总结与下一步

通过本文介绍的gemini-fullstack-langgraph-quickstart项目，你已经了解如何利用LangGraph和Gemini模型快速构建智能研究助手，并与低代码平台集成以加速开发流程。项目的模块化设计和可视化工作流使其成为构建各类智能体应用的理想起点。

参考资源

项目源代码：gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
官方文档：README.md
智能体流程图定义：backend/src/agent/graph.py
状态管理：backend/src/agent/state.py

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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