Multiagentic Gemini + LangGraph

Sistema full stack de investigación con Gemini y LangGraph, publicado en mi repositorio como ejemplo de agentes conversacionales con búsqueda aumentada. Conecta un frontend React con un backend que investiga la consulta y prepara una respuesta con citas.

Flujo del agente

• Generación de consultas iniciales mediante Gemini.
• Búsqueda web con Google Search.
• Reflexión sobre los resultados para detectar vacíos de conocimiento.
• Refinamiento iterativo hasta un límite configurable de ciclos.
• Síntesis final que incorpora referencias de las fuentes reunidas.

Arquitectura y ejecución

Frontend React/Vite con Tailwind y componentes Shadcn; backend LangGraph/FastAPI en Python. La documentación incluye ejecución local, ejemplo CLI y empaquetado Docker. Para el despliegue descrito, Redis coordina tareas y streaming y PostgreSQL conserva asistentes, conversaciones, ejecuciones y estado.

Alcance del trabajo publicado

El repositorio documenta la aplicación y el flujo de investigación. Se presenta como ejemplo de integración sobre Gemini y LangGraph, manteniendo la atribución de los frameworks y componentes externos a sus autores. Licencia Apache-2.0.