多節點圖形AI框架 教你輕鬆自動化複雜任務

打造多節點圖形結構AI代理框架，實現複雜任務自動化

今次教學會帶大家一步步開發一個進階的圖形代理（Graph Agent）框架，利用Google Gemini API打造智能、多步驟的AI代理，透過一個由多個相互連結節點組成的圖形結構來執行任務。每個節點代表特定功能，包括輸入、邏輯處理、決策和輸出。我哋會用Python語言，採用NetworkX做圖形建模，matplotlib負責視覺化。最尾會實作兩個完整範例：研究助理同問題解決者，示範點樣用呢個框架有效處理複雜嘅推理工作流程。

首先安裝所需套件：google-generativeai（Google Gemini API），networkx（圖形建模），同matplotlib（繪圖）。引入必要模組後，用API key設定Gemini API，令代理系統能夠強力生成內容。

接著定義NodeType列舉類型，分類代理節點種類：輸入（INPUT）、處理（PROCESS）、決策（DECISION）和輸出（OUTPUT）。用dataclass定義AgentNode，每個節點有ID、類型、提示語、可選功能函數和依賴節點清單，方便搭建模組化、彈性高嘅代理圖形。

建立研究助理代理

透過依序加入不同功能節點構建研究代理。由輸入研究主題開始，經過制定研究計劃（包括3至5個關鍵問題及方法）、文獻回顧（確認重點論文、理論及知識空白）、分析研究結果（找出模式、矛盾及新見解），再進行質量檢核（評估分析是否全面，缺乏觀點與否，回傳「批准」或「需修訂」及理由），最後生成一份完整研究報告，涵蓋執行摘要、關鍵發現及建議。整個流程模擬一個結構化研究的完整生命週期。

建立問題解決者代理

定義一連串邏輯節點，由接收問題陳述開始，拆解問題成分、識別約束條件與需求，然後生成三種不同解決方案，並逐一說明方法與預期結果。接著評估各方案的可行性、成本與效益，排序並選出最佳方案。最後輸出詳細實施計劃，包括時間表、資源配置及成功指標。令問題解決流程可以自動化、逐步完成。

執行示範代理

教學最後示範執行兩個代理：研究助理同問題解決者。先視覺化圖形結構，設定輸入內容，再按拓撲排序逐節點執行。Gemini API會根據上下文生成回應，代理就能自主完成規劃、分析、決策及輸出等步驟。最終展示圖形架構如何有效支持複雜任務流程，並強調模組化設計提升靈活性及邏輯流程清晰可見。

總結來講，呢套框架成功打造出智能代理，能夠分解任務並逐步解決，透過圖形驅動架構，每個節點處理依賴上下文嘅提示，調用Gemini生成內容，再將結果傳遞至後續節點。此設計不但靈活易擴展，亦方便用戶直觀理解與調整代理邏輯。

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編輯評論與深入分析

今次介紹的多節點圖形AI代理框架，正好反映當前AI系統由「黑盒」到「透明化、模組化」的發展趨勢。以往大型語言模型多是一次輸入輸出，缺乏中間可控流程；而採用圖形結構，清晰定義每個節點功能及依賴，令整個推理流程可被拆解、監控及優化，增強系統的可解釋性與可維護性。

此外，這種架構非常適合應對多步驟、複雜任務，例如學術研究、問題求解、決策支持等場景，將人類思考過程模擬成節點串連，令AI能按步就班並結合上下文生成更精準的結果。這是未來AI走向更深層次「智能代理」的關鍵技術路徑。

不過，框架依賴外部API（如Google Gemini）生成內容，代表系統效能與結果質量會受限於API模型本身表現及穩定性。未來可考慮結合本地微調模型或多模型融合，提升自主性和魯棒性。

最後，透過Python生態中成熟的NetworkX和matplotlib工具，開發者能快速建構並視覺化代理流程，降低技術門檻。這對於香港及華語地區開發者推廣AI應用有很大幫助，能催生更多創新AI解決方案，推動本地智能化轉型。

總結，這篇教學不單示範技術實作，更帶來一種思維模式轉變：AI不再是單一模型，而是一張節點網絡，分工合作完成複雜任務。這為AI未來的發展開闢了新的可能性，也值得本地業界及學界深入研究與借鑒。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。