LangGraph基础：带你系统性了解LangGraph中的必备知识

        为什么写这一篇？最近在看一个项目的时候遇到langGraph（关于这个项目的原理分析我会在专栏中后续更新），其中有使用langGraph定义了一个agent的逻辑处理图。为了方便后续大家理解项目原理，在这里单开一篇先介绍一下langgraph的一些基本概念和用法，帮助大家后续理解项目~）

简介

        LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个重要工具，通过基于图的建模方式和强大的状态管理机制，为开发者提供了构建复杂智能体应用的能力。无论是动态工作流还是多代理协作，LangGraph 都展现出了其灵活性和扩展性，成为解决实际问题的强大利器。本文主要系统性的介绍一些LangChain中一些必知必会的基础知识，方便我们后续做项目开发。

使用场景

使用场景	说明
聊天机器人与对话系统	构建能够理解用户意图并提供自然语言响应的聊天机器人，支持多轮对话和上下文维护。
客户服务自动化	自动化客户服务流程，构建虚拟助手，提供个性化的客户支持。
数据检索与分析	创建能够执行复杂数据检索和分析任务的代理，适用于知识库问答、文档处理等场景。
复杂工作流编排	处理非线性、循环的工作流，适合需要持续反馈的场景，例如自适应学习系统或动态模拟环境。
多代理协作	支持多个智能体之间的协作，适用于需要分工和协调的任务，如角色设计、情节生成等。
创意生成与内容创作	构建多智能体应用，用于创作电影脚本或生成复杂的内容，每个智能体专注于不同的任务。
动态模拟与决策支持	根据实时输入或外部条件灵活调整工作流，适用于动态模拟环境或实时决策支持系统。
高级RAG范式实现	实现包含循环、迭代等复杂工作流的高级RAG（Retrieval-Augmented Generation）范式，适用于需要更灵活控制的应用场景。
自动化任务与工具集成	将自然语言处理、外部工具调用和Prompt组装等功能无缝集成到一个统一框架中，适用于生成报告、处理数据等任务。
人机协作