凡人小北

Google 最近有点疯。I/O 刚甩出一堆 AI… 结果这两天，我在 GitHub 看到它又丢了个狠东西： Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 我原本以为是那种“又一个 AI demo 项目”，结果一跑…靠，这套结构直接能改成一个 Perplexity mini。 从提问 → 拆 query → 多轮搜索 → 反思 → 再查 → 带引用输出，整个 agent 流程都封装好了。 Google 又开始搞开源慈善卷行业了，连“智能体该怎么搭”都明牌教学了。 1️⃣ Google 一贯的严谨做派，这次不是 demo，是开箱即用的智能体原型系统 你打开项目，会看到它把整个 fullstack 都搞定了： •React + Tailwind + Shadcn 前端，页面是能用的，不是糊的 •FastAPI + LangGraph 后端，整合 Gemini 2.5 •一键 make dev 起飞，Docker Compose 打包也顺 •自带 UI，整个 agent 的“思考过程”能 trace、能 stream、能调 这种项目不是跟最近看到的 openxxx 类项目一样给你看个思路，你照着能跑。 2️⃣ 很典型的 Agent 流程，查资料、思考和总结 你提个问题 → 它拆几个搜索关键词 → 查 → 看信息够不够 → 不够就再查一轮 → 然后整理、生成、引用都给你带上 基于 LangGraph 搞了一个结构化思考流程落地。 3️⃣ 整套配得非常舒服，能上产品原型的那种 做了一整套： •UI 是现成的，查完结果也展示得明白 •回答里每条 citation 是 traceable 的 •开发体验很丝滑，前后端热更新都有 •Agent 逻辑清晰，graph. py 里面节点你一看就懂 这就属于你改个 search API、换套 prompt，几天就能变成一个 vertical agent demo 拿去 pitch。 4️⃣ 当然它也有边界，但不影响当范本看 毕竟是个 quick start，比如： •只接了 Google Search，没知识库整合 •Reflection 是 prompt 层搞的，不是 policy 控制 •Loop 是写死的 max_round，不够聪明但足够控制 但这些反而是好事儿。因为你想改的地方都能改，想替换的接口都开着。不像很多项目写得很花但你根本下不了手。 5️⃣ 如果你是这几类人，我建议你现在就 fork： •想做 research agent，但又不想从头糊起的人 •想理解 LangGraph 到底怎么 orchestrate 的开发者 •做 AI 项目但每次写完 prompt 总觉得 agent 是假的 你想做 AI 工程，就应该研究这种结构通顺、流程稳定、代码能复用的项目。 自己动手跑一遍，比看十篇如何构建智能体的帖子都值。算是站在巨人的肩膀上 vibe 了。