Perplexity Agent API、LangGraph、LangSmithを使用した監査可能なVCリサーチエージェントの構築
Perplexity Agent API、LangGraph、LangSmithを使用して、引用付きの投資メモを90秒で生成するベンチャーキャピタルリサーチエージェントの構築方法を学びます。エージェントは、チーム、財務、製品、市場の4つの並列リサーチノードを実行し、7つのセクションからなるメモを合成します。すべての主張は一次情報源に遡ることができ、出力は監査可能です。また、3つの検索プロバイダーの比較と、同様のエージェントを構築するためのポイントを提供します。
ベンチャーキャピタルでは、投資委員会が判断を下す前に、アナリストが投資メモを作成する必要があります。メモには、テーゼ、市場規模、チーム、競合、リスク、最終的な推奨事項などが含まれ、通常の下書きには数十時間の調査と執筆が必要です。さらに、ファンドは投資する機会よりもはるかに多くの機会を検討するため、初期調査のほとんどは後に見送られる企業に対して行われます。
この課題に対処するため、LangChainチームは、Perplexity Agent API、LangGraph、LangSmithを活用し、約90秒、約0.40ドルのAPIコストで引用付きの投資メモの初稿を生成するエージェントを構築しました。エージェントは2段階で動作します。最初に、4つの並列リサーチノード（チーム、財務、製品、市場）がそれぞれweb_searchやfinance_searchのツールを使用して証拠を収集し、その後、ツールを持たない合成器ノードがそれらの研究結果のみに基づいてメモを構成します。メモは7つのセクション（スナップショット、チーム、財務、製品、市場、リスク、テーゼ）で構成され、各セクションの末尾には引用リストが付き、テーゼのみが分析のみのセクションで引用はありません。
LangGraphでは、4つの研究ノードが開始点から並列に起動され、各ノードは状態の会社名のみを読み取り、出力をresearch_outputキーに書き込みます。並行書き込みの競合を避けるために、リデューサーを使用してセクション名ごとにマージします。合成器はツールを持たず、研究ノードの出力のみを使用するため、すべての引用が実際の検索結果に基づいていることが保証されます。
記事では、3つの検索プロバイダーを、カスタムのLangSmith評価器を使用して一次情報源率と財務概念のカバレッジを比較しています。適切なプロバイダーはユースケースに依存するため、開発者は独自の指標を定義して実験することを推奨しています。生成されたメモは初稿であり、十分に文書化された企業に最適で、情報が少ない非公開企業には弱く、テーゼはモデル自身の分析であるため、アナリストは使用前に確認する必要があります。
重要なポイントは、LangGraphに並行処理を任せ、リデューサーで書き込みをマージすること、すべての主張を取得した証拠に基づかせること、プロバイダーの選択を実験として扱うことです。次のステップとして、自社のテンプレートに適合させたり、関心のある指標の評価器を追加したり、自社のポートフォリオでエージェントを実行したりできます。