多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战教程

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多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战教程
 

LangGraph是一个专注于构建有状态、多角色应用程序的库，它利用大型语言模型（LLMs）来创建智能体和多智能体工作流。这个框架的核心优势体现在以下几个方面：

周期性支持：LangGraph允许开发者定义包含循环的流程，这对于大多数中智能体架构来说至关重要。这种能力使得LangGraph与基于有向无环图（DAG）的解决方案区分开来，因为它能够处理需要重复步骤或反馈循环的复杂任务。
高度可控性：LangGraph提供了对应用程序流程和状态的精细控制。这种精细控制对于创建行为可靠、符合预期的智能体至关重要，特别是在处理复杂或敏感的应用场景时。
持久性功能：LangGraph内置了持久性功能，这意味着智能体能够跨交互保持上下文和记忆。这对于实现长期任务的一致性和连续性非常关键。持久性还支持高级的人机交互，允许人类输入无缝集成到工作流程中，并使智能体能够通过记忆功能学习和适应。

在多智能体开发中，LangGraph是一个相对较少被提及的概念，因为它不是一个广为人知的框架。然而，我们可以讨论一些与多智能体系统开发相关的框架和工具，这些框架和工具可以帮助开发者构建复杂的智能体系统。