想要快速上手，搭建自己的全栈智能体？谷歌刚刚提供了一份参考答案！【图1】 这个示例项目的前端采用React框架，后端由LangGraph驱动的智能体构建，能够对用户查询进行深度研究。 最关键的后端，是一个基于LangGraph框架和Gemini模型构建的智能体，按照以下的工作流程在运作：【图2】 生成初始查询：基于用户输入，通过Gemini模型生成首轮搜索指令 网络调研：针对每个查询，结合Gemini模型与谷歌搜索API检索相关网页 反思与知识缺口分析：智能体评估搜索结果完整性，通过Gemini模型找出知识盲区 迭代优化：如果发现信息不足，它会自动生成后续查询，并循环执行“调研-分析”的流程（这个循环次数是可以配置的）。 生成终版答案：研究完成后，智能体就会使用Gemini模型整合所有信息，形成一份完整且附带网页引用的答复。 这里的核心概念是，智能体具备反思循环机制，可以自动分析搜索结果、找出知识盲区，并优化查询策略，从而在无需人工干预的情况下，实现更深入、更精准的自主研究。 不过，项目作者也特别提到，当前的Gemini应用并没有采用这种架构。这个项目的初衷只是为了帮助大家快速入门，快速搭建智能体。【图3】 理论上，你还可以用Gemma模型替换其中的Gemini组件。但需要注意的是，搜索功能需要借助其他工具才能实现。 代码仓库：-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
