我原本以为是那种“又一个 AI demo 项目”，结果一跑…靠，这套结构直接能改成一个 Perplexity mini。
从提问 → 拆 query → 多轮搜索 → 反思 → 再查 → 带引用输出，整个 agent 流程都封装好了。
Google 又开始搞开源慈善卷行业了，连“智能体该怎么搭”都明牌教学了。
1️⃣ Google 一贯的严谨做派，这次不是 demo，是开箱即用的智能体原型系统
你打开项目，会看到它把整个 fullstack 都搞定了：
•React + Tailwind + Shadcn 前端，页面是能用的，不是糊的
•FastAPI + LangGraph 后端，整合 Gemini 2.5
•一键 make dev 起飞，Docker Compose 打包也顺
•自带 UI，整个 agent 的“思考过程”能 trace、能 stream、能调
这种项目不是跟最近看到的 openxxx 类项目一样给你看个思路，你照着能跑。
2️⃣ 很典型的 Agent 流程，查资料、思考和总结
你提个问题 → 它拆几个搜索关键词 → 查 → 看信息够不够 → 不够就再查一轮 → 然后整理、生成、引用都给你带上
基于 LangGraph 搞了一个结构化思考流程落地。
3️⃣ 整套配得非常舒服，能上产品原型的那种
做了一整套：
•UI 是现成的，查完结果也展示得明白
•回答里每条 citation 是 traceable 的
•开发体验很丝滑，前后端热更新都有
•Agent 逻辑清晰，graph. py 里面节点你一看就懂
这就属于你改个 search API、换套 prompt，几天就能变成一个 vertical agent demo 拿去 pitch。
4️⃣ 当然它也有边界，但不影响当范本看
毕竟是个 quick start，比如：
•只接了 Google Search，没知识库整合
•Reflection 是 prompt 层搞的，不是 policy 控制
•Loop 是写死的 max_round，不够聪明但足够控制
但这些反而是好事儿。因为你想改的地方都能改，想替换的接口都开着。不像很多项目写得很花但你根本下不了手。
5️⃣ 如果你是这几类人，我建议你现在就 fork：
•想做 research agent，但又不想从头糊起的人
•想理解 LangGraph 到底怎么 orchestrate 的开发者
•做 AI 项目但每次写完 prompt 总觉得 agent 是假的
你想做 AI 工程，就应该研究这种结构通顺、流程稳定、代码能复用的项目。
自己动手跑一遍，比看十篇如何构建智能体的帖子都值。算是站在巨人的肩膀上 vibe 了。