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# Sage：答案引擎

本示例展示了如何构建 Sage，一个类似 Perplexity 的答案引擎，它可以根据用户的查询智能地决定是执行网络搜索还是使用 ExaTools 进行深度分析。

Sage：

1. 使用实时网络搜索（DuckDuckGo）和深度上下文分析（ExaTools）来提供全面的答案
2. 根据查询的复杂性智能地选择工具
3. 提供交互式 Streamlit 用户界面，支持会话管理和聊天记录导出
4. 支持多个 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Google、Groq）

## 主要功能

* 自然语言查询理解和处理
* 与 DuckDuckGo 的实时网络搜索集成
* 使用 ExaTools 进行深度上下文分析
* 支持多个 LLM 提供商
* 使用 SQLite 进行会话管理
* 聊天记录导出
* 交互式 Streamlit 用户界面

<video autoPlay muted controls className="w-full aspect-video" src="https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/ikun/videos/answer-engine.mp4" />

## 可以尝试的简单查询

* "告诉我关于美国在 2025 年实施的关税"
* "哪个推理模型更好：o3-mini 还是 DeepSeek R1？"
* "告诉我关于 Agno"
* "可再生能源的最新趋势是什么？"

## 高级分析查询

* "评估新兴的 AI 法规如何影响创新"
* "比较电动汽车与氢燃料汽车对环境的影响"
* "分析全球半导体供应链的挑战"
* "解释量子计算对加密技术的影响"

## 代码

完整的代码可在 [Agno 仓库](https://github.com/agno-agi/agno) 中找到。

## 使用方法

<Steps>
  <Step title="克隆仓库">
    ```bash theme={null}
    git clone https://github.com/agno-agi/agno.git
    cd agno
    ```
  </Step>

  <Step title="创建虚拟环境">
    ```bash theme={null}
    python3 -m venv .venv
    source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate
    ```
  </Step>

  <Step title="安装依赖项">
    ```bash theme={null}
    pip install -r cookbook/examples/streamlit_apps/answer_engine/requirements.txt
    ```
  </Step>

  <Step title="设置 API 密钥">
    ```bash theme={null}
    # 必需
    export OPENAI_API_KEY=***
    export EXA_API_KEY=***

    # 可选（用于额外模型）
    export ANTHROPIC_API_KEY=***
    export GOOGLE_API_KEY=***
    export GROQ_API_KEY=***
    ```

    我们建议使用 gpt-4o 以获得最佳性能。
  </Step>

  <Step title="启动应用程序">
    ```bash theme={null}
    streamlit run cookbook/examples/streamlit_apps/answer_engine/app.py
    ```

    打开 [localhost:8501](http://localhost:8501) 开始使用 Sage。
  </Step>
</Steps>

## 模型选择

该应用程序支持多个模型提供商：

* OpenAI (o3-mini, gpt-4o)
* Anthropic (claude-3-5-sonnet)
* Google (gemini-2.0-flash-exp)
* Groq (llama-3.3-70b-versatile)

## 代理配置

代理配置在 `agents.py` 中，提示在 `prompts.py` 中：

* 要修改提示，请更新 `prompts.py` 文件
* 要添加新工具或模型，请更新 `agents.py` 文件

## 支持

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