Gemini Fullstack LangGraph采用的前后端分离全栈架构，不仅实现技术上的解耦，更创造了优秀的研究体验。
前端React框架构建的交互界面实时展示研究进展，包括：查询生成记录、网页筛选过程、信息分析结果等；后端FastAPI服务保障了数据处理的高效性，特别是对大规模文本内容的即时处理；LangGraph的流程可视化则让用户直观了解智能代理的决策路径。
- 实时反馈：用户可观察每一步研究操作的执行详情
- 历史回溯：完整记录研究过程中的所有中间状态
- 证据链展示：明确标注每个结论的数据来源和推理依据
这种设计特别适合需要验证信息来源的研究场景，如学术论文写作或商业决策支持。研究人员不仅获得结果，更可以追踪整个分析过程，确保结论的可信度和可重现性。全栈架构使AI研究从’黑箱’走向’透明’，大幅提升了工具的专业价值。
This answer comes from the articleGemini Fullstack LangGraph: a full-stack application for intelligent research based on Gemini and LangGraphThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 全栈架构设计确保了研究过程的透明性和用户体验的连贯性
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil