摘要：在人工智能的璀璨星空中，生成式 AI 智能体（GenAI Agents）无疑是最耀眼的星辰之一，正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天，我将分享 GitHub 上一个宝藏级的项目 ——“NirDiamant/GenAI_Agents”，这里汇聚了从
在人工智能的璀璨星空中，生成式 AI 智能体（GenAI Agents）无疑是最耀眼的星辰之一，正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天，我将分享 GitHub 上一个宝藏级的项目 ——“NirDiamant/GenAI_Agents”，这里汇聚了从基础到高级的各种 GenAI 智能体技术教程与实现案例，堪称一座智能体开发的知识宝库。
github地址：https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents
ATLAS：学术任务和学习智能体系统概览ATLAS 展示了如何构建一个智能多智能体系统，借助人工智能的力量为学术支持带来革命性变革。该系统利用 LangGraph 的工作流程框架，协调多个专业智能体，为学生提供个性化的学术规划、笔记记录和咨询支持。实施通过四个专门智能体（协调器、规划器、记录员和顾问）的紧密协作，实现了状态管理的多智能体架构。该系统具备复杂的工作流程，可用于学生档案分析和学术支持，并能根据学生的表现和反馈持续进行优化调整。科技论文智能体 - 文献综述概览作为智能研究助手，该智能体通过精心设计的工作流程，帮助用户在学术文献的海洋中导航，高效理解和分析科学文献。它将学术 API 与先进的论文处理技术相结合，实现了文献审阅任务的自动化，助力研究人员从学术论文中精准提取有价值的见解，同时确保研究的严谨性和质量控制。实施利用 LangGraph 创建了一个包含决策、规划、工具执行和质量验证节点的五节点工作流系统，集成了用于纸张访问的 CORE API、文档处理的 PDFplumber 以及分析的高级语言模型。具备可靠的论文下载重试机制、通过 Pydantic 模型进行结构化数据处理以及人机交互验证的质量改进周期等强大功能。Chiron - 费曼增强学习智能体概览这是一款自适应学习智能体，采用结构化检查点系统和费曼式教学法，引领用户深入学习教育内容。它能够处理用户提供或网络检索的学习材料，通过交互式检查点验证用户的理解程度，并在必要时提供简化解释，营造出模仿一对一辅导的个性化学习体验。实施使用 LangGraph 精心编排学习工作流程，涵盖检查点定义、上下文构建、理解验证和费曼教学节点。集成网络搜索实现动态内容检索，运用语义分块处理上下文，有效管理相关信息检索的嵌入。具备 70% 的进展理解阈值、交互式人机交互验证以及通过 Pydantic 模型实现结构化输出以确保数据处理一致性等特性。客户支持智能体（LangGraph）概览基于 LangGraph 的智能客户支持智能体，能够对客户查询进行智能分类、精准分析情绪，并提供恰当的响应或根据情况对问题进行升级处理，有效提升客户支持服务的质量和效率。实施利用 LangGraph 创建了一个整合状态管理、查询分类、情感分析和响应生成的工作流程，确保客户问题得到及时、准确的处理。论文评分智能体（LangGraph）概览借助 LangGraph 和 LLM 模型构建的自动论文评分系统，能够依据相关性、语法、结构和分析深度等多维度标准，对论文进行全面、客观的评估。实施利用状态图清晰定义评分工作流程，为每个评估标准精心整合单独的评分功能，确保评分结果的准确性和公正性。旅行规划智能体（LangGraph）概览运用 LangGraph 的旅行规划器展示了如何构建有状态、多步骤的对话式 AI 应用程序，通过巧妙收集用户输入，生成个性化的旅行行程，为用户提供贴心、便捷的旅行规划服务。实施利用 StateGraph 精准定义应用程序流程，并结合自定义 PlannerState 进行高效流程管理，充分满足用户多样化的旅行需求。GenAI 职业助理智能体概览GenAI 职业助理智能体演示了如何创建一个多智能体系统，为生成式 AI 领域的职业发展提供精准的个性化指导。利用 LangGraph 和 Gemini LLM，该系统能够提供定制化的学习路径、简历优化帮助、面试准备指导和求职支持策略。实施借助 LangGraph 的多智能体架构，通过基于 TypedDict 的状态管理协调专业智能体（学习、简历、面试、求职），实现复杂的查询分类和智能路由，并与 DuckDuckGo 等外部工具深度集成，实现高效的职位搜索和动态内容生成，全方位助力用户的职业发展。项目经理助理智能体概览这款人工智能智能体旨在自动化处理项目管理任务，能够根据项目描述智能创建可操作任务、准确识别依赖关系、合理安排工作，并根据团队成员的专业知识精准分配任务，同时具备风险评估和自我反思功能，通过多次迭代优化项目计划，有效降低整体项目风险。实施利用 LangGraph 精心编排专门节点的工作流程，包括任务生成、依赖关系映射、调度、分配和风险评估。每个节点均使用 GPT - 4o - mini 按照 Pydantic 模型进行结构化输出，实现了自我改进的反馈循环，通过风险评分触发反思循环，生成优化项目计划的宝贵见解，并借助可视化工具展示跨迭代生成计划的甘特图，让项目管理更加直观、高效。合同分析助理（ClauseAI）概览ClauseAI 展示了如何运用多智能体方法构建人工智能驱动的合同分析系统，采用专门的人工智能智能体处理合同审查的各个关键方面，从条款分析到合规性检查，并利用 LangGraph 进行工作流程的高效编排，借助 Pinecone 实现条款的快速检索和准确比较。实施使用 LangGraph 实现了复杂的基于状态的工作流程，通过合同分析阶段协调多个 AI 智能体，具备严格的数据验证 Pydantic 模型、高效的条款比较 Pinecone 向量存储以及基于 LLM 的深度分析生成综合合同报告的能力，还包括并行处理功能和根据用户需求生成可定制报告的灵活性。端到端测试智能体概览端到端测试智能体演示了构建人工智能驱动系统的创新方法，能够将自然语言测试指令精准转换为可执行的端到端 Web 测试。利用 LangGraph 进行工作流程的精细编排，结合 Playwright 实现浏览器自动化操作，使用户能够以简单英语轻松指定测试用例，同时有效处理测试生成和执行过程中的复杂性。实施使用 LangGraph 实现结构化工作流程来协调测试生成、验证和执行，具备 TypedDict 状态管理、与 Playwright 无缝集成实现浏览器自动化以及基于 LLM 的代码生成功能，将自然语言指令巧妙转换为可执行测试脚本，还包括 DOM 状态分析、错误处理和综合测试报告等实用功能，确保测试的全面性和准确性。GIF 动画生成智能体（LangGraph）概览集成了 LangGraph 用于工作流程管理、GPT - 4 用于文本生成和 DALL - E 用于图像创建的 GIF 动画生成智能体，能够根据用户的创意提示生成精彩纷呈的自定义动画，为用户带来无限创意表达的可能。实施利用 LangGraph 精心编排工作流程，使用 GPT - 4 生成生动的角色描述、引人入胜的情节和富有创意的图像提示，DALL - E 3 根据提示创建精美图像，最后通过 PIL 将它们巧妙组装成 GIF 动画，采用异步编程实现高效的并行处理，大大提高了动画生成的速度和质量。TTS 诗歌生成智能体（LangGraph）概览运用 LangGraph 和 OpenAI 的 API 构建的高级文本转语音（TTS）智能体，能够对输入文本进行智能分类，根据不同的内容类型进行针对性处理，并生成相应风格的语音输出，为用户带来丰富多样的语音体验。实施利用 LangGraph 编排工作流程，使用 GPT 模型对输入文本进行准确分类，根据内容类型应用特定的处理逻辑，再通过 OpenAI 的 TTS API 将处理后的文本转换为自然流畅的语音，系统能够根据识别的内容类型（如一般、诗歌、新闻或笑话）智能调整输出风格，满足用户多样化的语音需求。音乐作曲家智能体（LangGraph）概览结合 LangGraph 和 OpenAI 语言模型的 AI 音乐合成器，能够根据用户的独特输入生成个性化的音乐作品，通过专门的组件对输入进行精细处理，最终将生成的音乐转换为可播放的 MIDI 文件，让用户轻松享受创作音乐的乐趣。实施LangGraph 巧妙编排工作流程，使用 ChatOpenAI（GPT - 4）生成美妙的旋律、和谐的和声和富有节奏感的节奏，并进行风格调整，然后利用 music21 将最终的 AI 生成作品转换为 MIDI 文件，还可以使用 pygame 进行播放，为用户提供了一个便捷、高效的音乐创作平台。内容智能：多平台内容生成智能体概览内容智能展示了如何构建先进的内容生成系统，能够将输入文本智能转换为适用于多个社交媒体平台的优化内容，利用 LangGraph 进行工作流程的高效编排，深入分析内容、开展精准研究并生成定制化内容，同时确保在不同平台上保持品牌的一致性，提升品牌形象和传播效果。实施使用 LangGraph 实现复杂工作流程，在内容生成过程中协调多个专用节点（如摘要、研究、特定于平台），具备状态管理的 TypedDict 和 Pydantic 模型、与 Tavily Search 集成增强研究能力，使用 GPT - 4 生成符合不同平台特点的特定于平台的内容，包括多个平台的并行处理和可定制的内容模板，满足企业在多平台营销中的多样化需求。使用 LangGraph 和 Memegen 的商业 Meme 生成智能体概览商业模因生成智能体演示了创建人工智能驱动系统的创新方法，能够根据公司网站分析生成与上下文紧密相关的模因，利用 LangGraph 进行工作流程的精细编排，结合 Groq 的 Llama 模型进行文本分析和 Memegen.link API，自动生成用于数字营销的品牌对齐模因，为企业的营销活动增添活力。实施使用 LangGraph 实现状态管理工作流程，协调网站内容分析、模因概念生成和图像创建，具备数据验证的 Pydantic 模型、aiohttp 的异步处理以及与外部 API（Groq、Memegen.link）集成，创建了一个完整的 meme 生成管道，提供可定制模板，帮助企业快速、高效地生成吸引人的模因内容，提升品牌知名度和影响力。LLM 特工的谋杀之谜游戏概览这款基于文本的侦探游戏别出心裁地利用自主 LLM 智能体作为互动角色，在程序生成的谋杀之谜场景中，玩家化身福尔摩斯，通过与角色访谈和演绎推理，每次都能体验到独特的破案之旅。实施利用两个 LangGraph 工作流程，一个用于故事 / 角色生成和游戏进程的主游戏循环，另一个用于角色交互的对话子图，结合 LLM 驱动的叙事生成、角色人工智能和结构化游戏机制，通过可重玩的故事情节为玩家创造了身临其境的调查体验，挑战玩家的推理能力。记忆增强对话智能体概览该智能体创新性地融合了短期和长期记忆系统，能够在对话过程中以及多个会话之间有效维护上下文信息，显著提升交互质量，为用户带来更加个性化、连贯的对话体验。实施将语言模型与独立的短期和长期记忆存储紧密集成，运用包含两种记忆类型的提示模板，并通过内存管理器进行高效的存储和检索，建立了一个智能的交互循环，在每个响应中动态更新和利用记忆信息，使对话更加自然流畅。多智能体协作系统概览多智能体协作系统巧妙地将历史研究与数据分析相结合，借助大型语言模型的强大能力，模拟专业智能体协同工作，致力于回答复杂的历史问题，为历史研究提供了新的视角和方法。实施利用代理基类精心创建专门的 HistoryResearchAgent 和 DataAnalysisAgent，由 HistoryDataCollaborationSystem 进行统一编排。该系统遵循历史背景提供、数据需求识别、历史数据提供、数据分析和最终综合五个严谨步骤，实现了高效的智能体协作，挖掘历史数据中的深层次信息。自我提升智能体概览使用 LangChain 的自我改进智能体通过积极参与对话，从交互中不断学习，持续反思并适应新情况，从而实现性能的逐步提升，展现了智能体的自我进化能力。实施集成语言模型、聊天历史管理、响应生成和反射机制，采用结合反思见解的学习系统，形成了一个持续改进的循环。通过不断总结经验教训，智能体能够优化自身的回答策略，提供更加准确、有用的回应。面向任务的智能体概览运用 LangChain 的语言模型应用程序，可对文本进行高效汇总，并将摘要翻译为西班牙语，巧妙结合自定义函数、结构化工具和高效文本处理智能体，满足多语言文本处理需求。实施利用自定义函数进行精准的摘要和翻译，并将其包装为结构化工具，采用提示模板引导智能体协调工具使用，代理执行者负责管理整个过程，获取输入文本并生成高质量的英文摘要及其西班牙语翻译，为跨语言信息交流提供了有力支持。互联网搜索和总结智能体概览作为智能网络研究助手，该智能体将强大的网络搜索功能与人工智能驱动的摘要技术相结合，能够自动从互联网上广泛收集信息，并将其提炼成简洁、相关的摘要，为用户提供高效的信息检索服务。实施集成 DuckDuckGo 的 API 实现高效的网络搜索、结果解析器和利用 OpenAI 语言模型的先进文本摘要引擎，可根据用户需求执行特定站点或一般搜索，精准提取相关内容，生成简明扼要的摘要并编译结果，帮助用户快速获取关键信息。多智能体研究团队 - Autogen概览该技术深入探索了使用 AutoGen 库构建协作研究的多智能体系统，通过智能体之间的紧密协作解决复杂任务，注重执行效率和质量保证，在专业智能体间合理分配任务，有力推动了研究工作的进展。实施使用 GPT - 4 模型为智能体精心配置特定角色，包括管理员、开发人员、规划人员、执行人员和质量保证人员，通过严谨的交互管理确保有序通信，任务执行涉及协作规划、编码、执行和质量检查等多个环节，展示了一个适用于各个领域的可扩展框架。借助这个框架，不同专业背景的智能体能够充分发挥各自优势，共同攻克复杂的研究难题，为科研创新提供了新的思路和方法。7. 分析与信息处理智能体
销售拜访分析器概览智能系统将音频转录与先进自然语言处理技术相结合，能够自动对销售电话录音进行全面分析，生成包括情绪分析、关键短语、痛点和行动建议的详细报告，为销售团队提供有价值的反馈，助力提升销售业绩。实施在结构化工作流程中巧妙利用 OpenAI Whisper 进行音频转录、CrewAI 实现任务自动化和智能体管理，以及 LangChain 精心编排分析管道，通过一系列严谨步骤处理音频，利用自定义智能体和任务生成结构化 JSON 报告，深入剖析客户情绪、销售机会等关键信息，为销售策略的优化提供数据支持。气象应急响应系统概览综合系统展示了两种用于天气应急响应的智能体图实现，包括处理实时天气数据的实时图，以及结合真实和模拟数据测试高严重性场景的混合图，涵盖从数据收集到应急计划生成的完整流程，具备自动通知和人工验证步骤，确保应急响应的高效性和准确性。实施利用 LangGraph 通过状态管理精心编排复杂工作流程，集成 OpenWeatherMap API 获取实时数据，使用 Gemini 进行深入分析和响应生成，结合电子邮件通知、社交媒体监控模拟和基于严重性的路由，以及针对低 / 中严重性事件的可配置人工验证，全面提升气象应急响应能力，保障公众安全。自愈代码库系统概览智能系统运用 LangGraph 工作流程编排和 ChromaDB 矢量存储，能够自动检测、诊断和修复运行时代码错误，通过向量嵌入记忆错误及其修复模式，实现对类似错误的智能识别和快速处理，提高代码质量和稳定性。实施利用基于状态的图形工作流程，通过专门节点处理函数定义和运行时参数，进行精准的错误检测、代码分析和修复生成，合并 ChromaDB 用于基于矢量的错误模式和修复存储，具备自动搜索和检索类似错误模式功能，同时通过结构化验证步骤保障代码执行安全，有效降低代码维护成本。DataScribe：人工智能驱动的架构浏览器概览智能代理系统通过自然语言交互实现对关系数据库的直观探索和查询，利用专门智能体处理模式发现、查询规划和数据分析任务，通过基于向量的关系图保持上下文理解，为数据库管理和数据分析提供了便捷工具。实施利用 LangGraph 精心编排多智能体工作流程，包括发现、推理和规划智能体，使用 NetworkX 进行关系图可视化和管理，通过 TypedDict 类合并动态状态管理，使用 db_graph 属性维护数据库上下文，包含防止未经授权数据库修改的安全措施，确保数据安全和高效查询。新闻使用 LangGraph（新闻摘要系统）概览新闻摘要系统根据用户查询生成当前事件的简明扼要 TL;DR 摘要，利用大型语言模型进行决策和摘要生成，与新闻 API 集成获取最新内容，帮助用户快速了解感兴趣主题，节省时间和精力。实施利用 LangGraph 精心编排工作流程，组合 GPT - 4o - mini 生成搜索词和文章摘要、NewsAPI 检索文章元数据、BeautifulSoup 网页抓取文章内容以及 Asyncio 并发处理，遵循从查询处理到文章选择和摘要的结构化管道，确保生成的摘要相关且简洁，满足用户快速获取信息的需求。AInsight：AI/ML 每周新闻记者概览AInsight 展示了如何使用多智能体架构构建智能新闻聚合和摘要系统，采用三个专门智能体（NewsSearcher、Summarizer、Publisher），通过 LangGraph 基于工作流程编排，为普通受众自动收集、处理和总结 AI/ML 新闻，提供全面、及时的行业资讯。实施使用 LangGraph 实现状态管理的多智能体系统，协调新闻收集（Tavily API）、技术内容摘要（GPT - 4）和报告生成过程，具备模块化架构、基于 TypedDict 的状态管理、外部 API 集成以及带有可自定义模板的 Markdown 报告生成功能，确保新闻内容的准确性和可读性。专注于新闻业的人工智能助手概览专业的人工智能助手帮助记者应对现代新闻挑战，如错误信息、偏见和信息过载。该系统集成了事实检查、语气分析、摘要和语法审查等工具，以提高新闻工作的准确性和效率，同时维护新闻的道德标准，确保新闻报道的质量。实施利用 LangGraph 精心编排专用组件的工作流程，包括用于分析和生成的语言模型、通过 DuckDuckGo 的 API 进行的 Web 搜索集成、PyMuPDFLoader 和 WebBaseLoader 等文档解析工具、使用 RecursiveCharacterTextSplitter 进行文本分割以及结构化 JSON 输出。每个组件通过统一的工作流程协同工作，对新闻内容进行全面分析、事实验证、偏见检测、报价提取并生成综合报告，为记者提供有力支持。博客作家（开放 AI Swarm）概览使用 OpenAI 的 Swarm 包进行协作博客文章创建的多智能体系统，利用专门智能体高效执行研究、规划、写作和编辑任务，提升博客内容创作的质量和效率。实施利用 OpenAI 的 Swarm Package 管理智能体交互，包括管理员、研究员、规划者、作家和编辑等角色，每个角色各司其职。系统遵循结构化的工作流程：主题设置、提纲、研究、起草和编辑。这种方法通过任务分配、专业化和协作解决问题，促进了内容创作的创新和优化。播客互联网搜索和生成代理️概览两步代理先在互联网上搜索给定主题，然后根据找到的主题生成播客。搜索步骤使用搜索智能体和搜索功能查找最相关信息，第二步使用播客生成智能体和生成函数创建有关找到主题的播客，为播客创作提供了便捷途径。实施利用 LangGraph 精心编排两步工作流程。第一步涉及搜索智能体和从互联网收集信息的功能，第二步使用播客生成智能体和函数根据收集的信息创建播客，实现了从信息搜索到内容创作的自动化流程，满足用户对播客内容的多样化需求。ShopGenie - 重新定义在线购物客户体验概览人工智能驱动的购物助手帮助客户在没有专业知识的情况下做出明智购买决策。该系统分析来自多个来源的产品信息，比较规格和评论，根据用户需求确定最佳选择，并通过电子邮件提供建议和支持视频评论，打造全面、个性化的购物体验。实施使用 LangGraph 精心编排工作流程，结合 Tavily 进行网络搜索、Llama - 3.1 - 70B 用于结构化数据分析和产品比较，以及 YouTube API 用于评论视频检索。系统通过模式映射、产品比较、评论识别和电子邮件生成等多个节点处理搜索结果，具备结构化 Pydantic 模型确保数据处理一致性、重试机制保障 API 交互稳健性，以及通过 SMTP 发送电子邮件分享建议，提升购物决策的科学性和便利性。购车人工智能代理概览智能产品买家人工智能代理演示了构建智能系统帮助用户做出明智购买决策的方法，使用 LangGraph 和基于 LLM 的智能，处理用户需求，从 AutoTrader 等网站抓取产品列表，并提供详细汽车购买分析和建议，为购车者提供专业指导。实施使用 LangGraph 实现基于状态的工作流程，协调用户交互、网络抓取和决策支持，具备 TypedDict 状态管理、Playwright 异步网络抓取功能，并与外部 API 集成进行全面产品分析，包括实时聊天交互的 Gradio 界面和便于扩展到其他产品类别的模块化抓取架构，满足用户购车过程中的多样化需求。概览一种先进的 RAG 解决方案，旨在解决简单的基于语义相似性的检索无法解决的复杂问题。这种方法使用复杂的确定性图作为高度可控的自主智能体的 “大脑”，能够根据您自己的数据回答重要问题，为处理复杂信息检索和问题解决提供了新的途径。实施实施多步骤流程，包括问题匿名化、高层规划、任务分解、自适应信息检索和问答、持续重新规划以及严格的答案验证，确保答复有依据且准确。通过这些复杂的步骤，智能体能够在处理复杂问题时充分利用数据资源，提供高质量的答案，满足对信息准确性和深度有较高要求的应用场景。 来源：ChatGPT扫地僧一点号
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