Google выложили в опенсорс фуллстек-проект Gemini Fullstack LangGraph — по сути, готовый шаблон для создания умного research-агента. Главная идея — не просто ответить на вопрос, а провести целое исследование.
Как это работает под капотом: 👉🏻 Пользователь задает вопрос. 👉🏻 Gemini генерирует пачку поисковых запросов. 👉🏻 Система идет в Google Search и собирает информацию. 👉🏻 Самое интересное: Агент анализирует найденное и рефлексирует — достаточно ли данных? Нет ли «пробелов в знаниях»? 👉🏻 Если информации мало, он генерирует новые, уточняющие запросы и повторяет цикл до тех пор, пока не будет уверен в полноте данных. 👉🏻 В конце собирает подробный ответ со ссылками на источники.
Технологический стек вполне современный: React (Vite + Shadcn) на фронте, а на бэке — связка LangGraph + FastAPI. Для продакшена всё тоже продумано: Redis для стриминга и PostgreSQL для персистентности.
По факту, это мощный темплейт для RAG-приложений нового поколения, которые не просто тупо ищут по базе, а умеют думать, надо ли поискать ещё. Конечно, чтобы завести всё это чудо, понадобятся API-ключи к Google Gemini и LangSmith.
