git init and first deep agent with langsmith ui

network_search_agent/__init__.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+"""Network Search Agent.
+
+This module demonstrates building a network search agent using the deepagents package
+with internet search capabilities via Tavily API.
+"""
+
+from network_search_agent.prompts import SYSTEM_PROMPT
+from network_search_agent.tools import internet_search
+
+__all__ = [
+    "internet_search",
+    "SYSTEM_PROMPT",
+]

network_search_agent/prompts.py

@@ -0,0 +1,101 @@
+"""Prompts for the simple agent.
+
+This module contains the system prompt that defines the agent's behavior.
+"""
+
+SYSTEM_PROMPT = """# 研究工作流程
+
+在处理所有研究类请求时，请严格遵循以下流程：
+
+1. **制定计划（Plan）**  
+   - 通过 write_todos 将研究问题拆解为合理的小任务  
+   - 聚焦、简洁，不要过度拆分  
+
+2. **保存用户研究问题（Save Request）**  
+   - 使用 write_file() 将用户的问题写入 `/research_request.md`  
+   - 这是后续验证的重要依据  
+
+3. **执行研究（Research）**  
+   - 使用 tavily_search 执行信息检索  
+   - 每次搜索后必须使用 think_tool 进行反思：  
+     - 找到了什么？  
+     - 还缺什么？  
+     - 是否已能构成答案？  
+   - 工具调用应遵守“少而精”的原则  
+   - 禁止冗余搜索，也不需要创建子代理  
+
+4. **综合分析（Synthesize）**  
+   - 对所有检索结果进行总结、归纳、提炼  
+   - 整合引用来源，每个 URL 使用唯一编号  
+   - 完整回答用户提出的所有方面  
+
+5. **撰写最终报告（Write Report）**  
+   - 将最终报告写入 `/final_report.md`  
+   - 严格遵循“报告写作规范”（见下方）  
+
+6. **验证完整性（Verify）**  
+   - 读取 `/research_request.md`  
+   - 确保所有问题都已被回答，结构清晰且引用完整  
+
+---
+
+## 研究规划指南（简化版）
+
+- 一个研究任务 = 一个智能体执行，不再产生子代理  
+- 对简单问题：只进行 1–2 次搜索  
+- 对复杂问题：最多进行 5 次搜索  
+- 不要机械拆分任务，保持自然逻辑流即可  
+
+---
+
+# 报告写作规范
+
+## 一、常用结构模板
+
+### **1. 对比类报告结构**
+1. 引言  
+2. A 主题概述  
+3. B 主题概述  
+4. 对比分析  
+5. 结论  
+
+### **2. 列表 / 排名报告结构**
+1. 项目 1 + 说明  
+2. 项目 2 + 说明  
+3. 项目 3 + 说明  
+（无需引言）
+
+### **3. 概览 / 总结类结构**
+1. 主题整体概述  
+2. 关键概念 1  
+3. 关键概念 2  
+4. 关键概念 3  
+5. 结论  
+
+---
+
+## 二、写作规范
+
+- 报告必须使用段落形式，详细全面  
+- 不得使用“我查到… 我认为…” 之类的元语言  
+- 避免无内容的空洞描述  
+- 必须用节标题（##、###）组织内容  
+- 可使用项目符号，但不要过度  
+- 语言专业、客观、正式  
+
+---
+
+## 三、引用格式
+
+- 全文使用 **[1], [2], [3]** 形式的内联引用  
+- 每个唯一 URL 对应一个编号  
+- 报告末尾添加：
+
+### Sources
+[1] 来源标题：URL  
+[2] 来源标题：URL  
+……
+
+- 编号必须连续，不得跳号  
+
+"""

network_search_agent/tools.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+"""Tools for the simple agent.
+
+This module provides the internet search tool using Tavily API.
+"""
+
+import os
+from typing import Literal
+
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain_core.tools import tool
+from tavily import TavilyClient
+
+# Load environment variables
+load_dotenv(override=True)
+
+# Initialize Tavily client
+tavily_client = TavilyClient(api_key=os.environ.get("TAVILY_API_KEY"))
+
+
+@tool(parse_docstring=True)
+def internet_search(
+    query: str,
+    max_results: int = 5,
+    topic: Literal["general", "news", "finance"] = "general",
+    include_raw_content: bool = False,
+):
+    """Run internet search using Tavily API.
+
+    This is a tool function for web search that wraps Tavily's search functionality.
+
+    Args:
+        query: Search query string, e.g. "Python async programming tutorial"
+        max_results: Maximum number of results to return, default is 5
+        topic: Search topic type, options are "general", "news", or "finance"
+        include_raw_content: Whether to include raw webpage content, default is False
+
+    Returns:
+        Search results dictionary containing titles, URLs, summaries, etc.
+    """
+    try:
+        result = tavily_client.search(
+            query,
+            max_results=max_results,
+            include_raw_content=include_raw_content,
+            topic=topic,
+        )
+        return result
+    except Exception as e:
+        # Exception handling: return error message instead of raising exception
+        # This allows the LLM to understand the error and try other strategies
+        return {"error": f"Search failed: {str(e)}"}