Novas Ferramentas de IA Aceleram a Pesquisa com o Avanço do Pipeline Multissetorial LangGraph

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Neste artigo, você vai aprender sobre um sistema avançado chamado LangGraph. Ele usa o modelo Gemini do Google para ajudar em trabalhos de pesquisa. Vamos instalar algumas bibliotecas e criar três agentes: Pesquisa, Análise e Relatório. Você verá como simular buscas na web, fazer análises de dados e montar um relatório final. Este tutorial é perfeito para quem quer simplificar seus fluxos de pesquisa. Vamos nessa!

• Instalamos bibliotecas LangGraph e LangChain para um sistema multi-agente.

• Definimos agentes para pesquisa, análise e relatório dentro do fluxo de trabalho.

• Simulamos buscas na web e análises de dados usando funções de exemplo.

• Criamos um relatório executivo a partir das descobertas dos agentes.

• O sistema é modular e pode ser adaptado para diferentes necessidades de pesquisa.

Introdução ao Sistema Multi-Agente LangGraph

Você já imaginou como seria fácil realizar pesquisas complexas com a ajuda de um sistema inteligente? Com o LangGraph, você pode fazer exatamente isso! Neste guia, vamos explorar como construir um sistema multi-agente avançado, utilizando o modelo Gemini da Google, que é gratuito para iniciantes. Vamos descobrir como instalar as bibliotecas necessárias e criar um fluxo de trabalho de pesquisa do início ao fim. Para um entendimento mais profundo sobre a construção de pipelines de análise, você pode consultar um guia passo a passo.

Instalando as Bibliotecas Necessárias

Primeiro, precisamos preparar o seu ambiente. Você vai instalar algumas bibliotecas essenciais. Aqui está o que você precisa fazer:

• LangGraph: Esta biblioteca ajuda a gerenciar os agentes.

• LangChain-Google-GenAI: Conecta você ao modelo Gemini.

• LangChain-Core: Fundamental para orquestrar tudo.

Depois de instalar essas bibliotecas, você vai importar os módulos principais que utilizará no seu trabalho. Não esqueça de configurar a sua chave de API do Google, pois isso é crucial para o funcionamento adequado!

Estruturando o Fluxo de Trabalho

Agora que você já tem as bibliotecas, é hora de estruturar o seu fluxo de trabalho. Você vai definir um TypedDict chamado AgentState, que ajudará a organizar as mensagens e o estado do seu fluxo de trabalho. O próximo passo é inicializar o modelo Gemini-1.5-Flash com uma temperatura de 0.7, garantindo que as respostas sejam equilibradas. Para entender melhor as diferenças entre as versões do Gemini, você pode conferir as diferenças entre Gemini 2.5 Pro e Flash.

Simulação de Pesquisa na Web

Uma parte interessante do seu sistema será a simulação de pesquisas na web. Você vai criar uma função chamada simulatewebsearch, que agirá como um simulador, fingindo buscar informações na internet. Assim, você pode testar como seu sistema reagiria a diferentes tipos de consultas.

Implementando o Agente de Pesquisa

Agora, vamos falar sobre o research_agent. Esse agente usará a simulação de pesquisa que você criou. Ele fará uma busca simulada, pedirá ao Gemini um resumo de pesquisa estruturado e atualizará o estado do fluxo de trabalho com as descobertas. Para facilitar, você pode encapsular toda a fase de pesquisa em uma única função, permitindo que, quando a pesquisa simulada e a saída estruturada do LLM estiverem completas, você avance para a próxima fase: a análise. Para uma perspectiva mais ampla sobre agentes de pesquisa, consulte o artigo sobre agentes de pesquisa profunda.

Analisando os Dados

Após concluir a pesquisa, é hora de passar para a análise. Você vai criar o analysis_agent, que pegará os resultados da pesquisa simulada e passará por uma ferramenta de análise de dados simulada. Em seguida, ele solicitará ao Gemini insights detalhados e recomendações estratégicas. Uma vez que a análise esteja completa, o fluxo de trabalho avançará para a fase de relatório. Para entender mais sobre como implementar soluções de IA, você pode ler sobre implementação de soluções de IA.

Criando o Agente de Relatório

O próximo passo é construir o report_agent, que extrairá as informações mais recentes da análise e criará um relatório executivo estruturado usando o Gemini. O relatório incluirá seções que vão desde um resumo até os próximos passos. Quando tudo estiver pronto, você marcará o fluxo de trabalho como completo, armazenando o relatório final no estado.

Construindo o StateGraph

Agora que você tem seus três agentes (pesquisa, análise e relatório), é hora de construir um StateGraph. Você adicionará cada um dos seus agentes como nós e definirá as conexões entre eles. O ponto de entrada será pesquisa, e você compilará o gráfico em um fluxo de trabalho executável.

Executando o Assistente de Pesquisa

Você precisa definir uma função chamada runresearchassistant(). Essa função inicializará o estado, invocará cada agente em sequência e imprimirá atualizações de status enquanto avança pelo fluxo de trabalho. No final, retornará o relatório final.

Começando o Sistema Multi-Agente

Chegou a hora de dar o primeiro passo no seu sistema multi-agente. Você definirá um ponto de entrada que inicia todo o processo, mostrando uma mensagem de prontidão, algumas consultas de exemplo e lembrando-o de configurar a chave da API do Google. É uma ótima maneira de garantir que tudo esteja funcionando corretamente.

Testando o Sistema

Para testar o seu sistema, você pode usar um exemplo como tendências emergentes em tecnologia sustentável. Execute a consulta e veja o que o seu assistente de pesquisa consegue produzir. Você ficará impressionado com o resultado final! Para mais insights sobre inovação tecnológica, não deixe de conferir as tendências em inovações tecnológicas.

Reflexão sobre o Sistema Modular

Ao final de tudo isso, é importante refletir sobre como essa configuração modular permite criar rapidamente fluxos de trabalho complexos. Cada agente tem uma fase distinta de coleta de inteligência, interpretação e entrega. Isso significa que você pode trocar APIs reais ou adicionar novas ferramentas conforme suas necessidades evoluem. Para entender melhor o impacto das ferramentas de IA na produtividade, você pode consultar o artigo sobre impacto das ferramentas de IA.

Experimentando com Novas Ferramentas

Sinta-se à vontade para experimentar ferramentas personalizadas, ajustar a estrutura do estado e explorar outros modelos LLM. Este framework foi projetado para crescer junto com seus objetivos de pesquisa e produto. À medida que você itera, continue refinando os prompts e capacidades dos seus agentes para garantir que seu sistema multi-agente permaneça robusto e adaptável a qualquer domínio. Para aprender mais sobre como modelos de mundo estão transformando a inteligência artificial, confira o artigo sobre modelos de mundo na IA.

Conclusão

Para finalizar, esperamos que você tenha gostado de aprender sobre como criar um sistema multi-agente usando o LangGraph. É uma oportunidade incrível de simplificar e acelerar suas pesquisas. Não se esqueça de conferir o Código Completo que disponibilizamos. Você pode acessar tudo no nosso GitHub para tutoriais, códigos e notebooks.

Perguntas Frequentes

O que é o LangGraph?

LangGraph é um sistema avançado de múltiplos agentes que utiliza o modelo Gemini do Google para otimizar fluxos de pesquisa.

Como instalo as ferramentas necessárias?

Você precisa instalar os pacotes LangGraph e LangChain-Google-GenAI usando o gerenciador de pacotes Python.

O que faz o agente de pesquisa?

O agente de pesquisa simula buscas na web e resume as informações encontradas para a próxima fase.

Como funciona o agente de análise?

O agente de análise pega os resultados da pesquisa, analisa os dados e fornece recomendações estratégicas.

O que é o agente de relatório?

O agente de relatório cria um relatório executivo a partir das análises, estruturando tudo em seções claras e informativas.

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