Gemini Fullstack LangGraph Quickstart

该项目是一个使用 React 前端和 LangGraph 后端代理的完整堆栈应用程序示例。主要功能、核心要点和关键特性如下：

• 完整堆栈应用: 使用 React 前端和 LangGraph 后端。
• LangGraph 驱动: 使用 LangGraph 代理进行高级研究和会话式 AI。
• 动态搜索查询: 使用 Google Gemini 模型动态生成搜索查询。
• 集成网络研究: 通过 Google Search API 集成网络研究。
• 反思推理: 进行反思推理以识别知识差距并优化搜索。
• 引用生成答案: 生成包含所收集来源引用的答案。
• 热重载: 开发期间前端和后端开发均支持热重载。
• 生产部署: LangGraph 需要 Redis 实例和 Postgres 数据库才能进行生产部署，Redis 用于 pub-sub 代理，以支持来自后台运行的流式实时输出，Postgres 用于存储助手、线程、运行、持久化线程状态和长期内存，以及管理具有“完全一次”语义的后台任务队列的状态。