AI-чат приложение с ReAct-агентом и интеграцией нескольких LLM

Используемые навыки AgentGPT LangChain OpenAI Python Streamlit

Описание

Задача проекта заключалась в создании интеллектуального чат-приложения, способного не только отвечать на вопросы пользователя, но и самостоятельно выбирать и использовать внешние инструменты для решения более сложных задач.

Основной целью было разработать гибкую AI-систему, объединяющую несколько языковых моделей, web search, web scraping и генерацию изображений в одном интерфейсе.

Приложение было построено на основе архитектуры ReAct, которая позволяет AI-агенту анализировать запрос, выбирать подходящий инструмент, получать дополнительную информацию и формировать итоговый ответ.

Решение

Я разработал Streamlit-приложение с AI-агентом на базе LangChain и ReAct architecture.

В рамках проекта:

— интегрировал несколько LLM-провайдеров, включая OpenAI, Google Gemini и Groq;
— реализовал выбор модели непосредственно из пользовательского интерфейса;
— разработал custom tools для web search, web scraping и AI image generation;
— интегрировал DuckDuckGo и Tavily для поиска информации в интернете;
— использовал BeautifulSoup для извлечения данных с веб-страниц;
— добавил поддержку генерации изображений через DALL-E и Stability AI;
— реализовал session-based chat history для сохранения контекста диалога;
— добавил отображение промежуточных шагов работы AI-агента;
— создал конфигурируемый интерфейс для управления моделями и инструментами.

Особое внимание было уделено модульной архитектуре, чтобы систему можно было расширять новыми инструментами, LLM-провайдерами и бизнес-сценариями.

Результат

В результате было создано многофункциональное AI-приложение, которое объединяет возможности conversational AI и tool-augmented reasoning.

Система позволяет:

— работать с несколькими LLM через единый интерфейс;
— автоматически использовать web search и web scraping при необходимости;
— выполнять задачи, требующие обращения к внешним источникам;
— генерировать изображения с помощью AI;
— сохранять историю диалога и контекст пользователя;
— расширять функциональность новыми инструментами без полной переработки приложения.