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CopilotKit

CopilotKit/open-research-ANA

Una app de demostración con un canvas de investigación donde un agente de IA busca en la web en tiempo real y permite la revisión humana, basada en CopilotKit, Tavily y LangGraph.

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3
Último commit
hace 3 días

¿Qué es?

open-research-ANA es una demostración de una aplicación nativa de agentes: un canvas de investigación donde un usuario y un agente de IA trabajan sobre el mismo documento. El agente realiza búsquedas en tiempo real con Tavily y se detiene para pedir la intervención humana en pasos clave, de modo que el usuario puede orientar la investigación en lugar de limitarse a leer una respuesta final.

El agente está desarrollado con LangGraph, y el frontend usa CopilotKit para conectar la interfaz de chat y el canvas con el agente en ejecución. Para ejecutarlo localmente, hay que iniciar el agente con LangGraph CLI, abrir un túnel con CopilotKit CLI y lanzar un frontend de Next.js con pnpm. Se necesitan claves de API de OpenAI, Tavily, LangSmith y CopilotKit.

El repositorio se ha consolidado en el monorepo de CopilotKit, donde se encuentra la versión mantenida en examples/showcases/research-canvas.

Funciones clave

  • 01Búsqueda web en tiempo real con Tavily
  • 02Puntos de control con intervención humana, donde el usuario revisa los pasos del agente
  • 03Orquestación del agente con LangGraph
  • 04Frontend de chat y canvas conectado al agente mediante CopilotKit
  • 05Configuración local con LangGraph CLI y un frontend de Next.js

Casos de uso

  • Explorar un tema de investigación con un agente que busca en la web y solicita orientación
  • Aprender a combinar agentes de LangGraph con un frontend de CopilotKit
  • Crear un prototipo de asistente de investigación con intervención humana

Inicio rápido

  1. 1

    Instala los requisitos previos: pnpm, Docker y LangGraph CLI

  2. 2

    Inicia el agente desde la carpeta del agente

    langgraph up
  3. 3

    Instala las dependencias del frontend desde la carpeta del frontend

    pnpm install
  4. 4

    Inicia el servidor de desarrollo del frontend

    pnpm run dev

Antes de usarlo

  • Para ejecutarlo, se necesitan cuentas y claves de API de OpenAI, Tavily, LangSmith y CopilotKit.
  • El proyecto es una demo y se ha consolidado en el monorepo de CopilotKit, donde está disponible la versión más reciente.

Temas

Preguntas frecuentes

¿Qué es open-research-ANA?
Una app de demostración con un canvas de investigación donde un agente de IA busca en la web en tiempo real y permite la revisión humana, basada en CopilotKit, Tavily y LangGraph. open-research-ANA es una demostración de una aplicación nativa de agentes: un canvas de investigación donde un usuario y un agente de IA trabajan sobre el mismo documento. El agente realiza búsquedas en tiempo real con Tavily y se detiene para pedir la intervención humana en pasos clave, de modo que el usuario puede orientar la investigación en lugar de limitarse a leer una respuesta final.
¿open-research-ANA es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
open-research-ANA no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
¿open-research-ANA sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de open-research-ANA fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar open-research-ANA?
Explorar un tema de investigación con un agente que busca en la web y solicita orientación Aprender a combinar agentes de LangGraph con un frontend de CopilotKit Crear un prototipo de asistente de investigación con intervención humana
¿Cómo se instala open-research-ANA?
Instala los requisitos previos: pnpm, Docker y LangGraph CLI Inicia el agente desde la carpeta del agente: langgraph up Instala las dependencias del frontend desde la carpeta del frontend: pnpm install Inicia el servidor de desarrollo del frontend: pnpm run dev
¿Dónde consigo open-research-ANA?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/CopilotKit/open-research-ANA

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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