使用Perplexity Agent API、LangGraph和LangSmith構建可審計的風險投資研究代理
瞭解如何構建一個風險投資研究代理，它能在90秒內生成帶有引用的投資備忘錄，使用Perplexity Agent API、LangGraph和LangSmith。該代理並行執行團隊、財務、產品和市場四個研究節點，然後綜合生成包含七個部分的備忘錄，包括論點與建議。每個宣告都可追溯到原始來源，確保輸出可審計。文章還比較了三個搜尋提供商，並提供了構建類似代理的要點。
在風險投資領域，投資委員會在決定是否投資前，分析師需要撰寫一份內部備忘錄，涵蓋論點、市場規模、團隊、競爭、風險和最終建議。傳統上，這份草案可能需要數十小時的研究和寫作，而大多數初創公司最終被放棄，但分析師仍需投入大量時間收集資訊。
為了解決這一痛點，LangChain團隊構建了一個代理，利用Perplexity Agent API、LangGraph和LangSmith，能在約90秒內以約0.40美元的API成本生成一份帶有引用的備忘錄初稿。該代理分為兩個階段：首先，四個並行研究節點（團隊、財務、產品、市場）分別使用web_search和finance_search工具收集證據；然後，一個無工具的合成器節點僅基於這些研究結果撰寫備忘錄的七個部分：快照、團隊、財務、產品、市場、風險和論點（包含一行推薦）。每個部分末尾都附有引用列表，確保所有宣告可追溯至原始來源。
在LangGraph中，圖結構非常簡單：四個研究節點從起點並行啟動，每個節點只讀取狀態中的公司名稱，並將輸出寫入research_output鍵。為了避免並行寫入衝突，使用reducer按節名合併併發寫操作。合成器節點沒有任何工具，它只能從研究輸出中提取資訊，從而保證每個宣告都有據可查。
文章還比較了三個搜尋提供商，透過自定義LangSmith評估器衡量主要來源率和財務概念覆蓋率等指標。結果因用例而異，建議開發者根據自身需求定義和評分指標。生成的備忘錄是初稿，對於文件完善的公司效果最佳，對於資訊稀少的私人公司較弱，論點是模型自身的分析，分析師仍需驗證。
關鍵要點包括：讓LangGraph處理併發，使用reducer合併寫入；將每個宣告都基於檢索到的證據；將提供商選擇視為可實驗的指標。下一步，你可以將代理適配到公司的備忘錄模板，或在自己的投資組合上執行。