Agente de Investigação Profunda de IA

Um assistente de pesquisa profunda que planeia, pesquisa na web, escreve para um sistema de ficheiros virtual e renderiza cada chamada de ferramenta como um cartão ao vivo num painel de espaço de trabalho. Construído com CopilotKit, Deep Agents, AG-UI e Tavily em cima de Next.js + LangGraph (Python).

https://github.com/user-attachments/assets/68d5729f-91f9-4fd9-a579-cd1a8f4aad8d

Conceito Gen UI - componentes renderizados por ferramentas com um espaço de trabalho em sidecar. O Deep Agent emite quatro ferramentas - write_todos, write_file, read_file e research - e cada uma renderiza inline como um cartão de estado no chat enquanto atualiza um painel de espaço de trabalho paralelo (plano, ficheiros, resultados de ferramentas expansíveis). O estado local do React espelha o sistema de ficheiros do agente através de useDefaultTool em vez de useCoAgent, evitando um desajuste de tipos entre Dict em Python e Array em TypeScript.

Pré-requisitos

• Node.js 18+
• Python 3.12+
• Chave da API OpenAI
• Chave da API Tavily
• uv (ou pip) para dependências de Python

Começando

1. Instala as dependências do Node:

npm install

2. Instala as dependências do Python para o agente:

pip install -r requirements.txt

cd agent
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
cd ..

Instalação

Para instalar a biblioteca, podes usar o pip:

pip install nome-do-pacote

Requisitos

Certifica-te de que tens as seguintes dependências instaladas:

• Python 3.6 ou superior
• pip

Exemplo de Uso

Aqui está um exemplo simples de como usar a biblioteca:

import nome_do_pacote

resultado = nome_do_pacote.funcao_exemplo()
print(resultado)

Contribuição

Se desejas contribuir para este projeto, segue os passos abaixo:

1. Faz um fork do repositório.
2. Cria uma nova branch (git checkout -b nova-funcionalidade).
3. Faz as tuas alterações e commit (git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade').
4. Faz push para a branch (git push origin nova-funcionalidade).
5. Abre um Pull Request.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulta o ficheiro [LICENSE](LICENSE) para mais informações.

cd agent
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .
cd ..

3. Copia .env.example para .env tanto no diretório raiz como no diretório agent/, e depois preenche OPENAI_API_KEY e TAVILY_API_KEY.

4. Inicia o agente (terminal 1):

cd agent
uv run python main.py

5. Iniciar o frontend (terminal 2):

Para iniciar o frontend, navega até ao diretório do frontend e executa o seguinte comando:

cd frontend
npm start

Isto irá iniciar o servidor de desenvolvimento e abrir a aplicação no teu navegador por defeito.

npm run dev

Arquitetura

[User asks research question]
        ↓
Next.js Frontend (CopilotChat + Workspace)
        ↓
CopilotKit Runtime → LangGraphHttpAgent
        ↓
Python Backend (FastAPI + AG-UI)
        ↓
Deep Agent (research_assistant)
    ├── write_todos        (planning, built-in)
    ├── write_file         (filesystem, built-in)
    ├── read_file          (filesystem, built-in)
    └── research(query)
            └── internal Deep Agent [thread-isolated]
                    └── internet_search (Tavily)

Variáveis de Ambiente

Saber mais

• Documentação dos Deep Agents
• Construir Frontends para Deep Agents
• Documentação do CopilotKit
• Documentação do Tavily

Licença

Aplica-se a licença upstream - vê CopilotKit/CopilotKit.