AI 智能体开发框架 LangGraph

最新推荐文章于 2025-05-28 17:53:27 发布
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分类专栏： 人工智能测试开发 文章标签： 人工智能 语言模型 langchain 测试用例 自然语言处理
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AI 智能体开发框架 LangGraph

一、简介

LangGraph 是一个使用 LLM 构建有状态、多参与者应用程序的库，用于创建代理和多代理工作流。LangGraph 允许定义涉及循环的流程。它提供了对应用程序的流程和状态的细粒度控制。

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二、LangGraph 架构设计

  • Google Pregel: 大规模图处理系统，支持并行
  • Apache Beam：进行批量和流式数据处理的最简单方法。一次编写，随处运行，适用于关键任务生产工作负载的数据处理。
  • NetworkX 是一个 Python 包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能

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三、LangGraph 特点

  • 循
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全面剖析多智能体开发框架LangGraph：实战教程与应用指南
威哥说编程
05-12 1051
文章摘要： LangGraph 是一个开源的多智能体开发框架，旨在简化和优化多智能体系统的开发过程。其核心特点包括模块化架构、图结构建模、高效的并发与调度机制以及高度可定制化。通过图的结构，LangGraph能够直观地表示智能体之间的关系和交互，支持智能体的创建、沟通、协作与决策。开发流程包括环境搭建、智能体创建、消息传递和并发调度。LangGraph在智能交通系统、智能制造与机器人协作以及多智能体博弈等场景中具有广泛应用。随着AI技术的进步，LangGraph将在更多领域发挥重要作用，推动多智能体系统的深
【AI Agent系列】【LangGraph】0. 快速上手：协同LangChain，LangGraph帮你用图结构轻松构建多智能体应用
同学小张的博客
04-02 4994
LangGraph 是在 LangChain 的基础上实现的一个多智能体的运行框架。它扩展了LangChain表达式语言，能够以循环的方式在多个计算步骤中协调多个链（或参与者）。
如何通过Graph+AI的方法打造高精度风控模型
A1373712651的博客
05-18 442
《Gartner 2021十大数据和分析趋势》中指出，图技术使一切产生关联，预测到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。该技术将促进整个企业机构的快速决策。从金融行业角度看，在中国人民银行印发《金融科技(FinTech) 发展规划(2019—2021年)》 等政策驱动下，通过构建金融知识图谱基于多维数据源做决策，可以有效带动金融机构降本增效。 图数据库GDB是阿里云自主研发的图数据库产品，经历阿里巴巴集团内丰富的应用场景打磨，具备了丰富的最佳实践。图数据库GDB在202
LangGraph入门教程
xnuscd的博客
10-16 2230
langgraph入门
langgraph框架之初识
Smile_Lai的博客
04-18 652
LangGraph 是一个用于构建可控代理的底层编排框架。在AI中，代理也就是执行动作的智能体，也就是agent。
带LangGraph的多智能体工作流
python1234567_的博客
12-04 1561
大型语言模型（LLMs）的出现重塑了AI系统与世界互动和解释的方式。传统上，单个智能体架构被用来处理输入、做出决策并产生输出。然而，随着AI系统规模的扩大，以处理更多复杂、多步骤的任务，研究人员和开发人员越来越多地转向多智能体系统和先进的图结构架构。得益于LangChain和LangGraph等框架的支持，这些创新使得更加灵活、可扩展且协作的AI系统能够执行复杂的任务。
【AI理论学习】Graph Embedding理论介绍及5种算法演示（DeepWalk）
小哲的博客
12-14 1590
DeepWalk算法思想与 word2vec 类似，**从一个初始节点沿着图中的边随机游走一定的步数，将经过的节点序列视为句子。**那么，从不同的起点开始的不同游走路线就构成了不同的句子。当获取到足够数量的句子（节点访问序列）后，可以使用 skip-gram 模型对每个节点学习其向量表示。
【AI开发】LangGraph基础
qq_44899247的博客
06-14 2013
在LangGraph中有三个重要元素。
多智能体开发框架之LangGraph全面剖析实战课
03-11
随着人工智能、机器学习等技术的进步，未来多智能体系统可能会包含更多自学习和自适应的能力，从而进一步提升系统的效能和智能水平。同时，随着云计算、大数据、物联网等技术的不断发展，多智能体系统也将拥有更加...
LangGraph 架构详解
1.大规模企业集群服务开发和服务架构设计，性能优化等经验。 2.企业级数据仓库0-1落地经验。
04-11 1073
两者结合使用时，开发者可以利用 LangChain 丰富的组件库和 LangGraph 的强大编排能力构建复杂的应用程序。LangGraph 的架构建立在一个灵活的基于图的系统上，使开发者能够定义和执行复杂的工作流。可观察性层使开发者能够理解、调试和优化他们的应用程序，特别是在处理复杂工作流时。执行引擎确保工作流按照定义的流程准确执行，同时处理条件逻辑和复杂的控制流模式。状态管理系统使应用程序能够维护上下文，并在复杂的执行流程中做出明智的决策。
一步步教你LangGraph Studio：可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体
热门推荐
m0_63171455的博客
09-29 1万+
之前我们在第一时间介绍过使用LangChain的LangGraph开发复杂的RAG或者Agent应用，随着版本的迭代，LangGraph已经成为可以独立于LangChain核心，用于开发多步骤、面向复杂任务、支持循环的AI智能体的强大框架。近期LangGraph推出了一个使得复杂AI智能体开发更加高效的工具：LangGraph Studio，一个为可视化测试与调试基于LangGraph构建的AI智能体而设计的集成环境。本文将带领大家初步探索这个新的工具。1. 回顾LangGraph并创建测试智能体LangG
【LangGraph Agent架构篇—规划智能体2】【推理&没有观察】【Reasoning without Observation】
艰难困苦，玉汝于成。
01-13 1267
Reasoning without Observation的核心思想是，首先针对用户的目标提出一系列具体的操作，之后依次完成各个操作，期间不存在反思, 执行完所有计划后总结得到结果。
零基础 LangGraph 多智能体开发
Debroon
04-02 3148
想象你正在管理一个在线购物系统，系统状态包含：商品列表、总价、用户信息和折扣信息。​​​​​​​# 使用 TypedDictitems: List[Dict] # 购物车中的商品列表total: float # 总价user_id: str # 用户IDdiscount: float # 折扣率就像是为数据创建一个模板，确保所有节点（员工）都知道，它们可以期望哪些数据字段，以及每个字段的类型。# 主状态包含所有数据items: List[str] # 需要处理的项目列表。
Langgraph简介与入门
wwx0622的博客
12-04 2278
langgraph开发框架的简要介绍和快速入门
【LangGraph】智能体工作流的新基石
qq_62223405的博客
05-28 1068
非线性流程、循环、分支、动态决策全部支持✅ 使用 LangGraph 的最佳时机：你构建的是对话智能体、多步骤流程、多智能体系统你需要状态追踪、循环逻辑、条件判断你希望高可控、高扩展性你具备一定 Python 编程能力，能理解工作流抽象结构❌ 你可能不适合用 LangGraph 的场景：只需要一个简单的问答接口或线性调用链项目极度敏捷快速（原型阶段）团队对状态逻辑和图结构建模掌握不熟练📌推荐组合使用：LangGraph + LangChain。
LangChain（基础框架）、LangGraph（扩展框架）、LangSmith（开发者平台）有什么区别？
Dontla的博客
03-17 946
简而言之，LangChain 是基础框架，LangGraph 是专注于复杂流程的扩展，而 LangSmith 是帮助开发者监控和改进这些应用的平台工具。LangChain 是这个生态系统的基础库。
AI Agent 终结者 LangGraph！
JavaEdge全是干货的技术号
08-09 412
点击下方“JavaEdge”，选择“设为星标”第一时间关注技术干货！免责声明~任何文章不要过度深思！万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」；不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段」才不为俗人。怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」⚡...
LangGraph代理架构及Router Agent介绍
qq_43588095的博客
04-24 861
原理：大模型能够自主决策调用外部工具（如数据库查询工具、文本编辑工具、计算工具等）并执行操作，然后依据工具返回的结果进一步处理任务，以此来完成更复杂的功能。优势与劣势：借助外部丰富的工具，大大拓展了大模型的能力边界，使其能够灵活应对各种不同类型的任务。然而，该代理模式对工具的稳定性有较强依赖，一旦工具出现故障、接口变更等问题，会影响代理的正常工作。同时，合理选择和组合工具需要精确的判断和规划，否则可能导致资源浪费或任务处理失误。应用场景：广泛应用于需要多种专业工具协同工作的场景。
LangGraph系列教程：基于状态构建上下文感知的AI系统
neweastsun的专栏
02-25 1771
LangGraph的状态管理是其构建上下文感知AI系统的核心机制。状态作为系统“内存”，贯穿工作流始终，确保信息在不同阶段间连贯传递。通过TypedDict定义结构化状态（如BasicState追踪计数、维护消息历史），开发者能够灵活处理简单数值统计与多模态交互场景。状态的修改遵循函数式编程原则——每次操作均生成新状态对象而非直接修改旧状态，保障数据一致性与可追溯性。实际应用中，开发者可通过构建简单图（如计数器递增）验证基础逻辑，再进阶到复杂图（如消息处理与动态响应），模拟对话机器人或自动化流程。
AI智能体技术框架
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AI智能体（AI Agents）技术框架是现代人工智能领域的重要组成部分，其核心目标是通过赋予系统动态感知、推理和行动的能力来实现自主化操作。以下是对AI智能体技术框架的详细介绍： #### 1. 智能体框架的核心概念 ...
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