概要

このリポジトリは「Perplexity風」の検索＋生成体験をマルチエージェントで再現することを目標としたプロジェクトです。CrewAIフレームワークを使って複数の役割（検索担当、要約担当、回答生成担当など）を分担させ、外部検索（Tavily）やOpenAI互換のAPIを組み合わせて情報取得と文生成を行います。軽量なコード構成とデモ用ノートブックを含み、研究用途やプロトタイプ開発に適しています。MITライセンスで配布されており、Python 3.10+環境で動かせます。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 5
ファイル数: 7
メインの言語: Python

主な特徴

CrewAIベースのマルチエージェント構成で役割分担を実現
Tavilyなどの検索と組み合わせたRAG（Retrieval-Augmented Generation）風ワークフロー
OpenAI互換APIでモデル呼び出しを抽象化、差し替えが容易
デモ用ノートブックやpyprojectによるセットアップが含まれる

技術的なポイント

本プロジェクトは「検索＋生成」を複数エージェントで分担する設計が核です。CrewAIフレームワークを用いることで、エージェント同士の役割（たとえばクエリ解釈、外部検索実行、候補の抽出と要約、最終回答生成）を明確に分け、パイプラインを柔軟に定義できます。検索エンジンとしてTavilyを利用することで、最新のウェブ情報を取り込み、取得したスニペットを生成系モデルに入力して根拠付きの回答を作成するRAG的な流れを実現しています。モデル呼び出し部分はOpenAI互換のインターフェースで抽象化されているため、OpenAI以外の互換APIやローカルモデルへ切り替えやすい点も実用的です。コードベースはPython 3.10以上を前提にしており、pyproject.tomlで依存管理やパッケージ化の入り口が用意されています。ノートブックやREADMEのバッジ類からは、手早く環境を整えて動作確認ができる設計思想が読み取れます。一方で、現状は軽量なサンプル実装に留まるため、スケーリング、堅牢なエラーハンドリング、長期会話の状態管理といった運用面の拡張はユーザー側での実装が必要です。研究・プロトタイプ用途での拡張や、検索結果の信頼性評価、プロンプト設計の実験基盤として有用です。（約700字）