11.14 LangGraph检查点系统实战：AI Agent会话恢复率提升287%的企业级方案

最新推荐文章于 2025-07-28 07:00:00 发布
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分类专栏： 企业级Agents实战：从0到1打造专属智能解决方案 文章标签： langchain 交互 语言模型 机器学习 gpt
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使用 LangGraph 构建生产级 AI Agent：LangGraph 持久化与记忆的"检查点系统的实现"

关键词：LangGraph 检查点系统，多回合记忆，状态持久化，会话恢复，AI Agent 容错机制

1. 检查点系统的核心价值

在复杂对话场景中，AI Agent 需要处理长达数十轮甚至数百轮的交互。检查点系统通过 会话状态快照 实现三大核心能力：

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11.3 颠覆传统链式结构！用LangGraph图构建生产级AI Agent全指南
yonggeit的博客
05-23 56
本文介绍了如何使用LangGraph图结构构建生产级AI Agent，以解决传统链式结构在复杂业务场景中的局限。LangGraph通过图结构实现多节点编排、状态管理和持久化记忆，支持多路径决策和长期记忆保持。核心组件包括节点设计、边路由策略和状态管理机制，节点对应Python函数，边路由支持条件边、固定边和循环边。状态管理采用共享状态对象，并通过Pydantic进行类型校验。生产级特性包括持久化检查点和并发处理架构，确保高并发处理和断点续传。最后，本文以电商客服Agent为例，展示了完整对话流程的实现和关键
【中项第三版】系统集成项目管理工程师 | 第 11 章 规划过程组⑤ | 11.13 - 11.14
静谧、淡雅
07-26 1808
系统集成项目管理工程师 | 第 11 章 规划过程组⑤ | 11.13 - 11.14
LangGraph代理架构及Router Agent介绍
qq_43588095的博客
04-24 956
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。
电商智能客服新方案：LangGraph与多轮对话的完美结合
AI Agent 首席体验官
03-24 1365
LangGraph是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的复杂应用程序的开源框架。它是由LangChain Labs开发的，作为LangChain生态系统的一部分。以下是LangGraph的主要特点和功能：状态机和有向图：LangGraph允许开发者将LLM应用程序构建为状态机或有向图，这使得创建复杂的、多步骤的工作流变得更加简单。循环和条件逻辑：LangGraph支持循环和条件逻辑，这在传统的LLM应用构建框架中通常很难实现。这意味着你可以创建能够进行多轮推理、递归思考或重复特定操作直到满足条件的应用。
深度剖析LangGraph：智能体开发框架的实战与应用
威哥说编程
06-04 612
摘要： LangGraph作为新兴智能体开发框架，通过模块化设计和基于图的推理机制，显著提升了智能体的开发效率与决策能力。其三层架构（数据层、任务层、决策层）支持复杂任务流程的并行化执行，并兼容多种智能体类型。以智能客服系统为例，LangGraph将用户问题识别、知识库查询和回复生成抽象为图节点，实现高效的任务流转。该框架在自动化决策、自然语言处理等领域展现强大潜力，未来有望成为AI应用开发的核心工具。（149字）
基于 LLM 的多智能体意图识别与协作链生成机制：架构设计与工程实战路径
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
06-04 954
随着大语言模型（LLM）推理能力的增强，其在多智能体系统中不仅可以承担自然语言接口，还能深度参与任务规划与协作行为生成。本文聚焦于基于 LLM 的多智能体意图识别与协作链生成机制，从系统架构、语义建模、意图分解到行为链生成与调度执行展开实战剖析。全流程涵盖指令解析、任务规划、Agent 分工、交互策略与动态任务流生成，结合真实工程应用中的实现细节，提供可复现的系统结构与代码逻辑，支撑企业级 Agentic 系统中高效、多轮、稳定的协同执行链建设。
LangGraph 实战：从 0 到 1 搭建智能体工作流（保姆级教程 + 全流程拆解）
weixin_40593051的博客
05-10 1297
摘要： LangGraph 作为全球首款 LLM-native 工作流引擎，解决了传统工作流引擎与大语言模型（LLM）协同的痛点，通过动态语义解析、智能流程编排和跨模态集成等技术，显著提升了智能体开发效率。其核心优势包括高准确率的语义解析、高效的流程编排以及支持多模态输入，已在平安金融、京东物流等头部企业落地应用。文章详细介绍了 LangGraph 的技术架构、核心组件及实战教程，展示了如何通过 10 步搭建电商客服智能体工作流，并提供了性能优化和容错测试的建议，为企业级智能体工作流的开发与优化提供了全面指
中国移动11.14 SIM卡应用技术规范：关键功能与操作指南
本资源是中国移动通信集团公司在2001年发布的《中国移动通信集团公司业务卡管理体系SIM卡应用技术规范（V1.0）》，它详细规定了11.14版本中SIM卡在通信系统中的应用和管理。尽管时间相对较旧，但这份文档对于理解...
GSM 11.14stk工具箱技术规范：TDMA手机开发关键要素
GSM 11.14stk工具箱技术规范是一份专门针对手机和相关产品开发的通信行业标准，由中华人民共和国信息产业部发布，适用于900/1800MHz TDMA（Time Division Multiple Access）数字蜂窝移动通信网络。该规范主要关注SIM...
11.14 先用非闭包解决一下｜Python的高级语法与用法｜Python3.8入门 & 进阶 & 原生爬虫实战完全解读
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【带你 langchain 双排系列教程】11. LangGraph快速构建Agent工作流应用
u013257767的博客
02-23 863
在当今数字化时代，智能系统在各个领域发挥着越来越重要的作用。借助LangGraph，我们能够快速构建Agent工作流应用，让智能系统变得更加高效和智能。本文将带您从零开始，逐步构建一个基于LangGraph的智能客服系统，并展示如何通过测试和优化来提升系统性能。通过本文的介绍，您已经了解了如何使用LangGraph快速构建Agent工作流应用。从智能客服系统的实现，到测试与优化，再到应用场景的拓展，LangGraph为开发者提供了一个强大的工具，用于构建高效和智能的应用程序。
智能Agent意图识别技术：架构解析与前沿实践
2501_91381485的博客
04-24 1108
在人工智能与人机交互的融合进程中，Agent意图识别技术正成为智能化服务的核心引擎。这项技术通过深度解析用户输入（包括文本、语音、图像等多模态数据），准确识别用户真实意图，为智能决策提供关键依据。当前技术发展已实现三大突破：从规则驱动到数据驱动：基于深度学习的端到端模型取代传统规则系统从单模态到多模态融合：整合语音、文本、图像等多维度信息从静态识别到动态演进：在线学习机制实现持续优化。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 1811
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
js实现宫格布局图片放大交互动画
欢迎来到我的博客！在这里，我将分享我在前端开发方面的知识和经验。让我们一起探索前端开发的无限可能！
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这段代码实现了一个交互式图片画廊布局，包含5张图片。主要特点：1)使用CSS Grid布局创建3列2行网格；2)默认让第一张图片占据左列全高；3)通过鼠标悬停交互，点击的图片会放大占据左列，其他图片动态调整位置；4)实现平滑过渡动画效果；5)每次交互时保持其他图片有序排列。该布局适合展示精选图片，通过简单的交互让用户聚焦当前选中的图片。
C#与C++交互开发系列（二十六）：构建跨语言共享缓存，实现键值对读写与数据同步（实践方案）
最新发布
dotnet研习社
07-28 572
在多语言系统开发中，实现 **跨语言共享缓存机制**，使得 C++ 与 C# 可以同时访问、读取并修改同一份数据，是工业系统、图形应用、硬件接口等场景中的高频需求。本文将通过一个完整示例展示如何使用 **C++ 实现内存共享缓存接口（支持键值对存储）**，并通过 **C# P/Invoke 方式** 实现数据访问，支持其他 C++ 模块同步访问。
Web前端交互利用Python跟大模型操作
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实时云渲染将UE像素流嵌入业务系统，实现二维管理系统与数字孪生三维可视化程序的无缝交互
mlj890211的博客
07-24 867
实时云渲染将UE开发的数字孪生三维可视化场景，一键嵌入智慧大脑等业务系统，用户在执行业务操作时，二维图表与三维可视化场景实时交互，通过WebSDK和数据通道等方式，实现丰富的二次开发功能，无缝对接园区、管网、城市、BIM/CIM等管理平台，适合于石油石化、安监安防、能源电力、冶金冶炼、航空航天、机场航务等各类数字孪生行业场景。
行为型模式-协作与交互机制
闫磊磊
07-24 717
本文探讨了行为型设计模式在分布式系统中的适应性设计，重点分析了观察者、策略和命令模式。观察者模式通过消息队列实现跨节点的事件发布-订阅机制，解决了异步解耦和可靠性问题；策略模式在负载均衡等场景中支持动态算法切换，实现流量管理和灰度发布；命令模式则将分布式任务封装为可序列化对象，支持异步执行、重试和补偿机制。这些模式经过分布式特性改造后，有效提升了系统的灵活性、可靠性和可扩展性，为复杂分布式系统设计提供了重要参考。
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