Exa запустила передову багатагентну веб-систему дослідження, що використовує LangGraph та LangSmith. Система обробляє складні запити з вражаючою швидкістю та надійністю.
Exa, провідний гравець у галузі API пошуку, представила своє останнє нововведення: складну систему веб-дослідження з кількома агентами. Цей розвиток здійснюється за допомогою LangGraph та LangSmith і має на меті революціонізувати обробку складних запитів на дослідження, згідно з LangChain.
Еволюція до агентного пошуку
Подорож Exa до цієї просунутої системи розпочалася з простого API пошуку. З часом компанія розвинула свої пропозиції, включивши кінцеву точку відповідей, яка інтегрувала міркування великої мовної моделі (LLM) з результатами пошуку. Останнім досягненням є їхній глибокий дослідницький агент, що позначає їхній вступ у справжні агентні API пошуку. Це відображає ширшу тенденцію в галузі до більш автономних і тривалих застосувань LLM.
Перехід до архітектури глибоких досліджень спонукав Exa прийняти LangGraph, який став переважною платформою для роботи з дедалі складнішими архітектурами. Цей зсув узгоджується з тенденціями в галузі, де простіші налаштування оновлюються для виконання більш складних завдань, таких як дослідження та програмування.
Проектування багатагентної системи
Система Exa має архітектуру з багатьма агентами, побудовану на LangGraph, що складається з:
Планувальник: Аналізує запити та генерує паралельні завдання.
Завдання: Виконує незалежне дослідження, використовуючи спеціалізовані інструменти.
Спостерігач: Наглядає за всім процесом, підтримуючи контекст і посилання.
Ця архітектура дозволяє динамічне масштабування, налаштовуючи кількість завдань в залежності від складності запиту. Кожному завданню надаються конкретні інструкції, необхідні формати виходу та доступ до API-інструментів Exa, що забезпечує ефективну обробку від простих до складних запитів.
Ключові дизайнерські ідеї
Система Exa підкреслює структурований вихід і ефективне використання ресурсів. Пріоритизуючи міркування над фрагментами пошуку перед повним отриманням контенту, система зменшує використання токенів, зберігаючи при цьому якість дослідження. Цей підхід є життєво важливим для споживання API, де надійні та структуровані виходи JSON є вирішальними.
Дизайнерські рішення Exa черпають натхнення у інших лідерів галузі, таких як система глибоких досліджень Anthropic, впроваджуючи передові практики в контекстному інженерії та структурованому виведенні даних.
Використання LangSmith для спостереження
Функції спостереження LangSmith, зокрема в трекінгу використання токенів, відіграли критичну роль у розробці системи Exa. Ця можливість надала важливу інформацію про споживання ресурсів, що вплинуло на моделі ціноутворення та оптимізацію продуктивності.
Марк Пекала, програміст у Exa, підкреслив важливість простоти налаштування LangSmith та його внесок у розуміння використання токенів, що стало вирішальним для економічно ефективної масштабованості системи.
Висновок
Інноваційне використання LangGraph та LangSmith компанією Exa демонструє потенціал багатокористувацьких систем у ефективному обробленні складних веб-дослідницьких запитів. Проект підкреслює ключові висновки для подібних ініціатив, такі як важливість спостережуваності, повторного використання, структурованих виходів та динамічного генерування завдань.
Оскільки Exa продовжує вдосконалювати свого агента глибоких досліджень, цей розвиток слугує моделлю для створення надійних, готових до виробництва агентних систем, які приносять значну бізнес-цінність.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Exa інновує з багатагалузевою системою веб-досліджень за допомогою LangGraph
Зак Андресон
01 липня 2025 04:38
Exa запустила передову багатагентну веб-систему дослідження, що використовує LangGraph та LangSmith. Система обробляє складні запити з вражаючою швидкістю та надійністю.
Exa, провідний гравець у галузі API пошуку, представила своє останнє нововведення: складну систему веб-дослідження з кількома агентами. Цей розвиток здійснюється за допомогою LangGraph та LangSmith і має на меті революціонізувати обробку складних запитів на дослідження, згідно з LangChain.
Еволюція до агентного пошуку
Подорож Exa до цієї просунутої системи розпочалася з простого API пошуку. З часом компанія розвинула свої пропозиції, включивши кінцеву точку відповідей, яка інтегрувала міркування великої мовної моделі (LLM) з результатами пошуку. Останнім досягненням є їхній глибокий дослідницький агент, що позначає їхній вступ у справжні агентні API пошуку. Це відображає ширшу тенденцію в галузі до більш автономних і тривалих застосувань LLM.
Перехід до архітектури глибоких досліджень спонукав Exa прийняти LangGraph, який став переважною платформою для роботи з дедалі складнішими архітектурами. Цей зсув узгоджується з тенденціями в галузі, де простіші налаштування оновлюються для виконання більш складних завдань, таких як дослідження та програмування.
Проектування багатагентної системи
Система Exa має архітектуру з багатьма агентами, побудовану на LangGraph, що складається з:
Ця архітектура дозволяє динамічне масштабування, налаштовуючи кількість завдань в залежності від складності запиту. Кожному завданню надаються конкретні інструкції, необхідні формати виходу та доступ до API-інструментів Exa, що забезпечує ефективну обробку від простих до складних запитів.
Ключові дизайнерські ідеї
Система Exa підкреслює структурований вихід і ефективне використання ресурсів. Пріоритизуючи міркування над фрагментами пошуку перед повним отриманням контенту, система зменшує використання токенів, зберігаючи при цьому якість дослідження. Цей підхід є життєво важливим для споживання API, де надійні та структуровані виходи JSON є вирішальними.
Дизайнерські рішення Exa черпають натхнення у інших лідерів галузі, таких як система глибоких досліджень Anthropic, впроваджуючи передові практики в контекстному інженерії та структурованому виведенні даних.
Використання LangSmith для спостереження
Функції спостереження LangSmith, зокрема в трекінгу використання токенів, відіграли критичну роль у розробці системи Exa. Ця можливість надала важливу інформацію про споживання ресурсів, що вплинуло на моделі ціноутворення та оптимізацію продуктивності.
Марк Пекала, програміст у Exa, підкреслив важливість простоти налаштування LangSmith та його внесок у розуміння використання токенів, що стало вирішальним для економічно ефективної масштабованості системи.
Висновок
Інноваційне використання LangGraph та LangSmith компанією Exa демонструє потенціал багатокористувацьких систем у ефективному обробленні складних веб-дослідницьких запитів. Проект підкреслює ключові висновки для подібних ініціатив, такі як важливість спостережуваності, повторного використання, структурованих виходів та динамічного генерування завдань.
Оскільки Exa продовжує вдосконалювати свого агента глибоких досліджень, цей розвиток слугує моделлю для створення надійних, готових до виробництва агентних систем, які приносять значну бізнес-цінність.
Джерело зображення: Shutterstock