LangGraph 深度解析：下一代AI应用编排引擎

最新推荐文章于 2025-07-16 20:36:01 发布
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LangGraph 深度解析：下一代AI应用编排引擎

感谢老师的带来的新概念，学习了！有点像skywalking
LangGraph是LangChain生态系统中的有状态工作流编排框架，专为构建复杂、多步骤的AI应用而设计。以下是全面技术解析：

一、核心设计理念

1. 图计算模型
是
否
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Mahilo技术深度解析：构建下一代人机协同智能系统的开源框架
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
03-12 488
根据GitHub仓库数据显示，该框架在开源首周即获得3.2k星标，在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中，任务执行效率提升58%。在工业质检场景实测中，支持200+智能体同时通信，消息吞吐量达5000条/秒。Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架，其创新性在于实现了。：某电商平台接入后，客服响应速度从5分钟缩短至8秒，人力成本降低43%
使用 LangGraph 构建可靠的 RAG 代理
m0_59163425的博客
07-01 2021
在这里，我们将使用 LangGraph、Groq-Llama-3 和 Chroma 构建可靠的 RAG 代理。我们将结合以下概念来构建 RAG 代理。自适应 RAG (论文我们已经实现了本文中描述的概念，构建了一个路由器，用于将问题路由到不同的检索方法。校正 RAG (论文我们已经实现了本文中描述的概念，开发了一个回退机制，用于在检索到的上下文与所问问题不相关时继续进行。自身 RAG (论文我们已经实现了本文中描述的概念，开发了一个幻觉评分器，即修正那些产生幻觉或未回答所问问题的答案。
基于langgraph的大模型多agent架构
weixin_54688252的博客
02-23 541
在多智能体系统里，监督器有着重要作用。就如同一个团队需要管理者来协调成员工作一样，多智能体监督器负责管理和协调不同智能体之间的任务分配与协作。上一个示例根据初始研究员智能体的输出自动路由消息，而我们也能够选择使用大语言模型（LLM）来协调不同的智能体。下面我们就来看看如何创建一个智能体组，并使用一个智能体监督器来帮助分配任务。
使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
m0_74942241的博客
04-23 2620
LangGraph是LangChain、LangServe和LangSmith系列的最新成员，旨在使用LLM构建生成式人工智能应用程序。请记住，所有这些都是独立的包，必须单独进行pip安装。在深入学习LangGraph之前，需要了解LangChain的两个主要概念。围绕LLM编写的程序，用于执行任务，例如自动SQL编写或NER提取链等。请注意，链不能用于任何其他任务（甚至不能用于一般用例），如果尝试这样做，可能会损坏链。链中要遵循的步骤是预定义的，不可灵活调整。
【AI工作流】FastGPT - 深入解析FastGPT工作流编排：从基础到高级应用的全面指南
万物皆有灵
10-31 2361
在FastGPT中，工作流编排是其核心功能之一。用户使用FastGPT的主要原因是其强大的知识库，而工作流则是提升用户体验的重要保障。通过简单的操作，用户可以快速构建知识库应用，工作流的强大功能可见一斑。
工作流编排引擎-Temporal
spirit_8023的博客
07-26 3444
工作流编排引擎-Temporal
LangGraph 深度应用指南：构建下一代Agent系统
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
06-15 999
状态驱动：维护跨节点的上下文灵活路由：实现复杂决策逻辑循环支持：处理迭代式任务多Agent协同：构建智能团队实战建议从简单工作流开始，逐步增加复杂度使用检查点机制处理长时工作流为关键节点添加人工审核环节实施全面的监控和错误处理利用LangSmith进行持续优化“LangGraph 不是另一个工作流引擎，而是AI应用的神经系统——它使智能体能够像生物系统一样感知、思考和行动。
《深入理解 AutoGPT 和 BabyAGI：下一代 AI 自主智能体框架全解析》
最新发布
oneyyang的博客
07-16 975
AutoGPT 和 BabyAGI 是近年来风靡开发者圈的两大自主任务执行框架。它们都是基于大语言模型（如 GPT-4）驱动的“自主智能体（Autonomous Agent）”，能够在最小人类干预下完成复杂任务。本篇文章将从架构设计、任务链执行方式、资源管理、开发易用性等维度，深入剖析二者的异同，助你在实际业务中做出正确选型。
LangChain深度解析：LLM应用开发利器
kcarly的专栏
06-04 965
摘要： LangChain是由Harrison Chase于2022年推出的开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的应用程序开发。其核心功能包括模型抽象、链式任务编排、代理决策、数据连接（如RAG）、记忆管理和提示优化，支持多模态应用和复杂业务流程。采用分层架构，集成100+工具，适用于智能问答、对话机器人、数据分析等场景。优势在于模块化设计和丰富生态，但存在学习曲线陡峭的问题。与RAGFlow、AutoGPT等工具相比，LangChain更强调全流程工作流。未来将增强多模态支持与低代码工具，推动AI
什么是工作流？如何创建和编排AI智能体工作流
m0_48891301的博客
03-05 9776
智能体”可以有多种定义，有些客户将智能体定义为完全自主的系统，这些系统能够在较长时间内独立运行，使用各种工具完成复杂任务。而另一些客户则将智能体描述为遵循预定义工作流的更具指导性的实现。智能体Agents：是指LLM动态指挥其自身的流程和工具使用的系统，并保持对任务完成方式的控制权。工作流Workflows：是指通过预定义的代码路径对LLM和工具进行编排的系统。工作流就像是一条流水线，把复杂的任务拆分成多个简单的步骤，每一步都有明确的目标和流程。
从 LangChain 到 LangGraph：开启语言模型应用的新纪元
AI Agent 首席体验官
03-20 330
LangGraph 是一个开源的 Python 框架，用于构建和管理基于语言模型（LLMs）的应用程序流程。它是由 LangChain 团队开发的，作为 LangChain 生态系统的一部分。LangGraph 的核心特点包括：基于有向图（DAG）结构 - 允许你创建复杂的工作流程，其中节点代表任务，边代表任务之间的关系状态管理 - 提供了一种管理应用程序状态的方式，使得复杂的多步骤交互变得更容易循环和条件分支 - 支持创建含有循环和条件逻辑的流程图，使得构建更加智能的应用成为可能。
写的太通透了！大模型自省式 RAG 与 LangGraph 的实践！
2301_78285120的博客
02-12 2933
自省机制可以显著提升 RAG 的功能，允许改正检索和生成过程中的质量问题。几篇最新的 RAG 论文都着重讨论了这一主题，但要将这些理念实际应用起来有着不小的难度。本文展示了如何利用 LangGraph 进行“流程工程化”地实施自反式 RAG。我们还提供了实施两篇引人注目的论文 —— Self-RAG 和 CRAG 中的理念的详细指导。
LangChain大模型应用开发：工作流编排
老赵爱学习的博客
02-17 2043
大家好，博主又来给大家分享知识了，那么今天又给大家分享什么内容呢？今天我要给大家分享的内容是。
Langchain 工作流编排
AI大模型/Python/Java/MySQL技术栈，快来和我一起学习吧 ~
03-24 674
特性作用技术实现LCEL声明式组合/类型安全/优化执行操作符重载+类型系统Runnable统一接口/异步支持/组合能力接口协议+适配器模式Stream低延迟输出/内存优化生成器+异步迭代器Events实时监控/调试/中间结果捕获观察者模式+回调系统灵活组合：任意模块的自由拼接高效执行：自动批处理/流式/并行全链路可控：事件系统提供深度可观测性。
吃透LangChain(二)，工作流编排
窦再兴的博客
04-15 1099
如果我们定义了自定义函数或者可运行项(Runnable)，请确保正确处理回调机制。具体而言，在函数内部，当涉及到需要响应astream_events API产生的事件时，要将回调函数准确地传递到相应的处理环节。这可能包括在函数的参数中明确接收回调函数，并在合适的时机调用该回调函数来处理事件数据。
基于DAG的任务编排框架/平台
IT- 研究者
08-02 6339
一、任务编排工作流 任务编排是什么意思呢，顾名思义就是可以把"任务"这个原子单位按照自己的方式进行编排，任务之间可能互相依赖。复杂一点的编排之后就能形成一个 workflow 工作流了。我们希望这个工作流按照我们编排的方式去执行每个原子 task 任务。如下图所示，我们希望先并发运行 Task A 和 Task C，Task A 执行完后串行运行 Task B，在并发等待 Task B 和 C 都结束后运行 Task D，这样就完成了一个典型的任务编排工作流。 二、DAG 有向无环图 首先我们了解图这
（三）工作流实现多API编排（工作流部分）
qq_41562566的博客
01-20 722
创建后需要发布将流程压入数据库才能启动和运行，运行时首先遍历流程节点，然后通过feign的方式调用API相关函数，通过路径查询到完整的API信息，然后调用API运行函数运行该API。首先引入ACTIVITI工作流引擎，相关教程很多，这里便不再赘述。配置完成后，打开localhost:8002，默认进入首页，点击流程创建便可以在Web端进行流程绘制。
2.1 工作流编排-长文生成
qq_37548273的博客
03-24 1193
{"chapter": "引⾔", "subchapter": ["1. ⽓候变化对沿海城市影响的概述",["1. 海平⾯上升的原因", "2. 对沿海基础设施和社区的影响" ,"3. 受影响城市的例。上⼀个代码执⾏节点的输出数据类型为 Array[object] 作为本节点的输⼊，迭代节点就。你正在写⼀篇名为/title的⽂章，请根据以下信息 /item 写每⼀个章节，⽣成全⽂时，推理能⼒的依赖，提⾼了 LLM 应⽤⾯向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和。含⽗章节和各个⼦章节）。
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