🤖 Multi-Agent Research System (LangGraph)

Dự án này là một hệ thống nghiên cứu tự động sử dụng kiến trúc Multi-Agent, được xây dựng dựa trên framework LangGraph để điều phối luồng làm việc giữa các tác nhân AI chuyên biệt. Hệ thống tự động thực hiện toàn bộ quy trình từ tìm kiếm dữ liệu web đến phân tích và tổng hợp thành báo cáo chuyên nghiệp.

🔗 Demo trực tiếp

Trải nghiệm ứng dụng tại: https://huvimal-multi-agent-researcher.hf.space

🧠 Kiến trúc Multi-AgentHệ thống sử dụng LangGraph để xây dựng một đồ thị trạng thái (StateGraph) giúp 4 tác nhân phối hợp nhịp nhàng:

Query Generator: Phân tích chủ đề người dùng nhập và tạo ra 3 truy vấn tìm kiếm tiếng Anh tối ưu.

Researcher: Sử dụng DuckDuckGo Search để thu thập dữ liệu thô từ internet dựa trên các truy vấn.

Analyst: Phân tích dữ liệu thu được, trích xuất các thông tin quan trọng, con số thống kê và xu hướng.

Report Writer: Tổng hợp kết quả từ Analyst để viết một báo cáo Markdown hoàn chỉnh bằng tiếng Việt.

🌟 Tính năng nổi bật Agentic Workflow: Quy trình làm việc tự động hóa hoàn toàn với khả năng quản lý trạng thái (State) phức tạp.

Giao diện Gradio: Theo dõi tiến độ làm việc của từng Agent theo thời gian thực.

Hiệu suất cao: Tích hợp mô hình Llama-3.3-70b-versatile qua Groq Cloud để xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội.

Lưu trữ báo cáo: Cho phép lưu kết quả nghiên cứu trực tiếp xuống tệp định dạng .md.

📁 Cấu trúc dự án agent.py: Chứa logic định nghĩa các Agent và cấu trúc LangGraph. app.py: Giao diện Web được xây dựng bằng Gradio.
requirements.txt: Danh sách các thư viện cần thiết.
.env: Quản lý API Key (Không đẩy lên GitHub).

🚀 Hướng dẫn cài đặt Clone repository: git clone [https://github.com/huvimal/AI-Research-Agent-LangGraph.git] (https://github.com/huvimal/AI-Research-Agent-LangGraph.git)

Cài đặt thư viện: pip install -r requirements.txt

Cấu hình API: Tạo file .env và thêm GROQ_API_KEY=your_key_here.

Chạy ứng dụng:python app.py

👤 Tác giả Lê Mai Vĩnh Hưng Định hướng: AI Engineering & Data Engineering.