Gradio 是一个用于快速构建网页应用的 Python 包。只需要很少的代码，就可以开发应用。
作者本人用 Gradio 开发了一个智能体应用，效果如下＼(`Δ’)／
它支持联网搜索、绘制图表、执行代码、多步规划、长上下文自动压缩 ...
一、简单介绍¶
用过 Gradio 的朋友都知道，前端并不好调，调成这样需要很多功夫。虽然尚不完美，但已经是一个极简且堪用的壳儿了。后端没有新鲜事，主要使用 本指南 介绍过的技术，比如工具、MCP、中间件、多智能体、上下文工程等。唯一让我踩坑的地方是 Agent 的流式输出和增量渲染。为了理解 LangChain 对异步事件流的处理方式，我花了不少时间做单测。好在一切都是值得的。最开心的是让朋友们用上这个应用✧(>o<)ﾉ✧
二、功能展示¶
1）角色扮演¶
并行获取数十种人设的想法，启发式探索最佳回复策略。
| 问题 | 女神说她闹肚子了，怎么安慰她 |
| MCP | role-play - 从不同人设的角度作出回复 |
2）代码执行¶
简直是 LeetCode 解题神器好吗？我算 3D 接雨水都一遍 AC 了！
| 问题 | 3D 接雨水 ... |
| MCP | code-execution - 执行 Python 代码并获得执行结果 |
3）高德地图¶
从北邮到北师的第一步，难道不是考上北师吗？或者找一个北师的妹子。
| 问题 | 从北京邮电大学走到北京师范大学一共需要几步 |
| MCP | amap-maps - 获取高德地图出行数据 |
想解锁更多有趣案例？部署这个 APP，亲自尝试更多问题。
三、如何获取¶
GitHub 链接 👉 dive
-into -langgraph /app
1）配置环境变量¶
首先创建 .env 文件：
cp .env.example .env然后注册 阿里云百炼 账号，获取 API_KEY 并配置到 .env 文件。
2）启动智能体应用¶
在开始之前，请确保你的 Python ≥ 3.10
本项目有三种启动方式，总有一款适合你。
💻 Python 启动
安装依赖包：
```bash
pip install -r requirements.txt -U -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
```
启动应用：
```bash
python app.py
```
> 注释：
> - `pip install -i` 为使用镜像源，全称 `--index-url`
> - `pip install -U` 为升级到最新包版本，全称 `--upgrade`🚀 UV 启动
如果你想用 `pyproject.toml` 文件中锁定的包版本启动，可以使用 uv。
安装 uv：
```bash
pip install uv -U
```
使用 uv 同步虚拟环境：
```bash
uv sync
```
使用 uv 运行应用：
```bash
uv run app.py
```📦 Docker Compose 启动
Docker 从系统层面锁定环境，是最不容易出错的运行方式。本项目在 Docker 中使用 uv 控制包版本，以避免环境不一致导致的运行错误。
使用以下命令启动 Docker 容器：
```bash
docker compose up -d
```初始化完成后，可在浏览器访问应用：http://
四、后日谈¶
在《阿里发布新版 Quick BI，聊聊 ChatBI 的底层架构、交互设计和云计算生态》一文中，我写了点关于智能体的思考，其中一段文字如下：
只要是基于 Agent 技术开发的产品，都难以跳出现阶段 Agent 科技的限制。
有哪些限制？我举几个例子：
长期记忆：精炼有用对话，遗忘无用对话，跨对话提升问答效果
验证能力：光有记忆没用，还要学会判断，也就是 Verification 的能力
知识体系：有验证能力之后，还要运用验证能力将记忆加工成知识
上面这些问题，都是当前工程上有解的东西。只不过是解到最后，能泛化到什么程度的问题。
心向往之，素履之往。与诸君共勉～