Agente Autónomo de Investigación Web

Un proyecto educativo: un agente en Python que planifica, busca en la web, almacena notas en RAG, redacta un informe, luego se autoevalúa y repite el ciclo hasta que la respuesta sea suficientemente buena.

Stack: Python 3.11+ · LangChain · LangGraph · MCP · Chroma RAG · LangSmith

Lo que estás construyendo (mapa del aula)

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Related MCP server: Local-MCP-server

Configuración

cd ~/Projects/autonomous-web-research-agent
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env

Coloca al menos una clave de LLM en .env (OPENAI_API_KEY es la ruta predeterminada). La búsqueda funciona con DuckDuckGo gratis. Agrega TAVILY_API_KEY más adelante si deseas búsquedas de mayor calidad. Agrega LANGCHAIN_API_KEY para ver trazas en LangSmith.

Ejecutar un trabajo de investigación

python -m research_agent.cli "How does MCP differ from a normal LangChain tool?"

Ejecutar el backend

python -m research_agent.api
# POST http://127.0.0.1:8001/research  {"question": "..."}

Ejecutar el servidor MCP (para Cursor / otros hosts)

python -m research_agent.mcp_server

Ejemplo de configuración de MCP en Cursor:

{
  "mcpServers": {
    "research-tools": {
      "command": "/Users/YOU/Projects/autonomous-web-research-agent/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "research_agent.mcp_server"]
    }
  }
}

Pruebas (sin necesidad de clave API)

pytest