gemini-fullstack-langgraph-quickstart

收录理由

这个仓库为想搭建研究型对话助手的开发者提供了一份可运行的参考。前端用 React/Vite，后端由 LangGraph 驱动，把一句普通提问变成一套循环流程：先生成搜索词，再通过 Google Search API 查网页，接着反思结果里还缺什么，然后继续调整搜索，直到能给出带引用的答案。项目结构清晰，你可以顺着 agent 的图一步步看逻辑，也能在命令行里单独跑后端做快速验证，最后用 Docker Compose 把整套服务拉起来，包括 LangGraph 做流式输出和持久状态所需的 Redis 与 Postgres。对于正在评估 LangGraph 是否适合真实产品的团队，这里的部署说明和工程布局是个不错的起点。