Автономный веб-исследовательский агент

Учебный проект: один Python-агент, который планирует, ищет в интернете, сохраняет заметки в RAG, пишет отчет, а затем критикует себя и повторяет цикл, пока ответ не станет достаточно хорошим.

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

Что вы создаете (карта урока)

Читайте TEACHING.md для полного урока.

Related MCP server: Local-MCP-server

Настройка

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

Поместите хотя бы один LLM-ключ в .env (OPENAI_API_KEY — путь по умолчанию). Поиск работает с бесплатным DuckDuckGo. Добавьте TAVILY_API_KEY позже, если хотите более качественный поиск. Добавьте LANGCHAIN_API_KEY для просмотра трассировок в LangSmith.

Запуск исследовательской задачи

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

Запуск бэкенда

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

Запуск MCP-сервера (для Cursor / других хостов)

python -m research_agent.mcp_server

Пример конфигурации Cursor MCP:

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

Тесты (ключ API не требуется)

pytest