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LangGraph 概述

LangGraph 介绍

LangGraph 是 LangChain 框架的扩展,专为创建基于大型语言模型(LLMs)的有状态、多角色应用而设计。它提供了一个灵活的架构,用于构建复杂的多步骤 LLM 应用,其中状态管理和流程控制至关重要。

为什么需要 LangGraph?

传统的 LLM 链通常限于线性执行路径。然而,现实世界的应用经常需要:

  • 具有条件分支的复杂控制流
  • 循环执行模式(循环和递归)
  • 具有协调角色的多智能体系统
  • 跨执行步骤的持久状态管理

LangGraph 通过提供基于图的框架解决了这些需求,使开发人员能够定义复杂的执行流程,同时在整个过程中维护应用状态。

主要功能

1. 状态管理

  • 在整个执行周期中维护和更新状态
  • 在不同步骤和代理之间传递上下文
  • 定义具有类型接口的自定义状态对象

2. 基于图的工作流定义

  • 定义代表任务或智能体的节点
  • 创建边以建立执行流
  • 支持基于状态的条件分支
  • 启用循环执行路径

3. 智能体网络

  • 创建具有专业角色的多智能体系统
  • 促进智能体之间的通信和协调
  • 定义智能体交互协议

4. 调试和可观察性

  • 可视化图执行路径
  • 跟踪整个执行过程中的状态变化
  • 与 LangSmith 无缝集成以进行监控

5. 与 LangChain 集成

  • 构建在 LangChain 的组件架构之上
  • 与现有的 LangChain 工具、模型和检索器兼容
  • 增强 LCEL(LangChain 表达式语言)功能

常见用例

  • 复杂推理系统:具有反馈循环和验证的多步推理
  • 智能体编排:协调多个专业智能体以完成复杂任务
  • 交互式应用:处理有状态的对话和用户交互
  • 工作流自动化:使用 LLMs 构建复杂的业务流程自动化

LangGraph 如何融入 LangChain 生态系统

LangGraph 通过提供有状态、基于图的应用所需的基础架构,扩展了 LangChain 的能力。虽然 LangChain 提供了基本构建块(模型、工具、内存),但 LangGraph 提供了将这些组件组装成具有复杂执行流程的复杂系统的架构。

通过将 LangChain 的组件与 LangGraph 的状态管理和流程控制相结合,开发人员可以构建更强大、更灵活的 LLM 应用,更好地模拟人类推理过程和多步骤工作流。

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