目录
案例简介
案例目标
技术栈与核心依赖
编程语言
核心依赖库
项目配置
环境变量配置
依赖安装
requirements.txt 内容
项目结构
核心代码实现
1. 数据模型定义
2. 自定义工具：保存重要事实
3. 智能体定义
3.1 研究智能体 (Research Agent)
3.2 编辑智能体 (Editor Agent)
3.3 分诊智能体 (Triage Agent)
4. 研究工作流程
5. Streamlit UI 实现
运行与测试
启动应用
使用流程
示例主题
预期输出
实现思路与扩展建议
核心设计思想
1. 多智能体协作模式
2. Handoff 机制
3. 结构化输出
4. 工具集成
5. 跟踪与监控
扩展建议
1. 增强研究能力
2. 优化智能体协作
3. 改进用户界面
4. 增强报告质量
5. 性能优化
6. 安全与隐私
最佳实践
1. 智能体设计
2. 工具设计
3. 数据模型设计
4. 错误处理
完整源码
research_agent.py
requirements.txt
案例简介
本项目是一个基于 OpenAI Agents SDK 和 Streamlit 构建的多智能体研究应用。它展示了如何使用多个专业 AI 智能体协作完成复杂的研究任务，从主题规划、信息收集到报告生成的完整工作流。
案例目标
- 多智能体协作：实现三个专业智能体的分工协作，展示智能体间的任务传递机制
- 自动化研究流程：从主题输入到结构化报告生成的端到端自动化
- 事实收集与溯源：自动收集研究过程中的重要事实并标注来源
- 交互式界面：使用 Streamlit 构建友好的用户界面，支持实时查看研究过程
- 结构化输出：生成包含标题、大纲、内容、来源的完整研究报告
