多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战课

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多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战课

一、什么是LangGraph
‌LangGraph‌是一个基于图结构的工具库，用于创建代理和多代理智能体工作流。它是LangChainAI生态系统的一部分，旨在通过将应用逻辑组织成有向图的形式，提供一种直观和灵活的方式来构建复杂的LLM（大型语言模型）应用‌。

二、主要特性
‌状态持久化‌：LangGraph支持状态的持久化，可以自动保存和管理状态，支持暂停和恢复执行，特别适合处理长时间运行的对话‌。
‌循环和分支能力‌：LangGraph支持条件语句和循环结构，可以根据状态动态决定执行路径，轻松实现复杂的对话流程控制‌。
‌多智能体开发‌：支持多智能体开发，可以在一个系统中同时运行多个智能体，实现复杂的交互逻辑‌。
‌人机交互支持‌：可以在执行过程中插入人工审核，支持编辑和修改状态，提供灵活的交互控制机制‌。
‌流式处理‌：支持流式输出，实时反馈执行状态，提升用户体验‌。

三、LangGraph 与 LangChain
LangGraph 并不是一个独立于 LangChain 的新框架，而是在 LLM 和 LangChain 的基础之上构建的一个扩展库，可以于 LangChain 现有的链（Chain）等无缝协作

LangGraph 能够协调多个 Chain、Agent、Tool 等共同协作，实现依赖外部工具、外部数据库且带有反馈的问答任务。