探索LangGraph：开启AI Agent构建的新路径

在当今快速发展的AI领域，构建Agent（哪款Multi-Agent框架更胜一筹？深入剖析五大热门选项）已成为实现自动化和决策优化的重要手段。LangGraph作为一种强大的工具，通过图结构的方法，为开发者提供了一种直观且高效的方式来构建AI Agent。今天我们一起了解一下如何使用LangGraph构建AI Agent。

一、LangGraph 基础概念

（一）图的基本组件

1. 节点（Nodes）

   • 节点在 LangGraph 中是用 Python 函数来表示的。这些函数具有特定的要求，必须接受第一个参数，该参数即为图的状态（State）。节点通过这个状态参数来获取图中正在发生的事情的信息，并且能够更新和写入状态。例如，在一个处理文本信息的 AI  Agent中，节点函数可能会根据当前的状态（如已处理的文本部分）来决定下一步的操作，并更新状态以反映处理进度。

   • 节点默认会覆盖前一状态的值，这意味着每个节点的操作都会对图的状态产生影响，从而实现信息在节点间的传递和处理流程的推进。

2. 边（Edges）

   边可以被视为连接两个端点的元素，在