Google 太有誠意了，推出了「gemini-fullstack-langgraph-quickstart」開源專案。這個專案結合了 Gemini 2.5 模型與 LangGraph 框架，主打快速建構一個能夠在地端執行、自主進行深度研究的智慧代理系統。
目前 GitHub 已經飆升到 3.5k 顆星了，網址：
https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
這個專案展示了如何自行建構一個真正的「研究型 AI 代理」，能夠像人類研究員一樣工作：它會根據使用者的問題動態生成搜尋關鍵字，透過 Google 搜尋獲取資訊，分析結果中的知識空白，然後疊代地最佳化搜尋策略，最終提供有充分引用來源的答案。
技術架構：前後端分離的現代設計
前端：React 與現代開發體驗
專案採用 React 搭配 Vite 建構工具的前端架構。Vite 的選擇體現了對開發效率的重視——它提供了極快的熱重新載入功能，讓開發者能夠即時看到程式碼改動的效果。這種即時回饋對於偵錯複雜的 AI 互動介面特別重要，因為你需要頻繁測試不同的使用者輸入情境。
後端：LangGraph 的強大編排能力
後端使用了 LangGraph 框架，這是一個專門為建構複雜 AI 工作流程而設計的工具。LangGraph 的核心優勢在於它能夠將 AI 的決策過程視覺化和模組化。傳統的 AI 應用往往是一個「黑箱」，而 LangGraph 讓整個思考過程變得透明且可控。
核心工作流程：五步驟智慧研究法
深入了解一下這個 AI 代理的工作原理，這個過程可以分為五個關鍵步驟：
第一步：智慧查詢生成
當使用者提出問題時，系統會先使用 Gemini 模型分析問題的深度與廣度，然後生成一系列初始搜尋查詢。這個過程類似於一個經驗豐富的研究員在開始研究某個主題時會思考的各個角度。
例如，對於「再生能源的未來發展」這個問題，系統可能會生成：
• 「太陽能技術發展趨勢」
• 「風力發電成本變化」
• 「儲能技術突破」
• 「政策支援現狀」
第二步：網路資訊搜集
系統使用 Google 搜尋 API 對每個生成的查詢進行搜尋，這一步的關鍵在於它不是簡單地抓取搜尋結果，而是使用 Gemini 模型來理解和提取每個網頁中的關鍵資訊。這種方式確保了資訊的品質和相關性。
第三步：反思與知識空白分析
這是整個系統最具創新性的部分。代理會分析已收集的資訊，識別其中的知識空白或不一致之處。它會問自己：這些資訊是否足夠回答使用者的問題？還有哪些重要的方面沒有涉及？
這種反思能力讓 AI 代理具備了類似人類專家的思維方式——不滿足於表面資訊，而是追求全面和深入的理解。
第四步：疊代最佳化搜尋
如果發現知識空白，系統會生成新的、更有針對性的搜尋查詢，然後重複搜尋和分析過程。這個疊代過程有最大循環次數的限制，確保系統不會無限循環。
第五步：綜合答案生成
最終，當系統認為收集的資訊足夠充分時，它會使用 Gemini 模型將所有資訊綜合成一個連貫的答案，並附上相對應的引用來源。這確保了答案的可信度和可驗證性。
開發環境配置：實踐中的考量
專案的配置過程體現了現代軟體開發的最佳實踐。開發者需要準備 Node.js 環境用於前端開發，Python 3.8+ 用於後端服務，以及最重要的 Google Gemini API 密鑰。
API 密鑰的配置透過環境變數檔案 (.env) 進行管理，這種方式既保證了安全性，又便於不同環境之間的切換。專案還提供了範例配置文件 (.env.example)，讓新手開發者能夠快速上手。
部署與擴展：生產環境的思考
專案包含了 Docker 配置檔案，已經考量了生產環境的部署需求。容器化部署不僅簡化了環境配置，還為後續的擴展和維護提供了便利。
同時，專案的模組化設計讓開發者可以輕鬆地替換或增強某些元件。例如，你可以：
• 替換 Google 搜尋為其他搜尋引擎
• 增加更多的資訊來源
• 調整反思和疊代的邏輯
• 自訂答案生成的格式
結語
這個專案的價值不僅在於它提供了一個可運作的程式碼範例，更在於它展示了現代 AI 應用開發的幾個重要趨勢：
組合式 AI 架構：不是依賴單一的大模型，而是將多個 AI 能力組合起來，形成更強大的系統。
可解釋性設計：透過 LangGraph 的視覺化能力，讓 AI 的決策過程變得透明且可偵錯。
迭代式資訊處理：模擬人類的研究過程，透過多輪迭代來逐步完善答案品質。
即時資訊整合：結合網路搜尋，讓 AI 能夠獲取最新的資訊，而不局限於訓練資料。
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