Langgraph教程：使用Langchain構建多代理AI系統
歡迎來到綜合的langgraph教程
準備使用Langchain進入多代理AI系統的迷人世界？本教程是您掌握langgraph的門戶，這是一種強大的工具，旨在簡化具有大型語言模型（LLMS）的狀態多代理應用程序的開發。無論您是在AI旅程的何處（無論您是經驗豐富的開發人員還是剛開始），您都會在這裡找到可行的見解和實踐知識，以利用Langgraph的項目。準備好探索具有增強控制和靈活性的尖端AI應用程序的無盡可能性！
關於Langgraph的關鍵要點
- 簡化開發：簡化複雜的多代理AI系統的創建。
- 多代理協調：毫不費力地編排涉及多個AI代理的工作流程。
- 狀態應用程序：構建應用程序，記住過去的交互並動態適應。
- 可控性：對您的AI應用程序的流量進行精確控制。
- 持久性：即使出現問題，也要確保穩健性和可靠性。
- 可伸縮性：開發能夠處理大規模相互作用的可擴展解決方案。
- 容忍度：即使單個代理失敗，也要保持應用程序穩定和可靠。
Langgraph到底是什麼？
Langgraph是一個改變遊戲規則的庫，用於構建由LLMS提供支持的狀態多代理應用程序。它擅長創建代理和多代理工作流程，同時提供了獨特的優勢，例如對周期的支持，增強的可控性和持久的工作流程。與傳統的基於DAG的框架不同，Langgraph使您可以設計涉及週期的流動，從而使代理之間更加複雜和動態的相互作用。
當您需要協調多個AI代理之間的複雜相互作用時，這種Langchain模塊證明是無價的。通過確保對每個代理的狀態進行適當的管理並保持可靠的，持久的工作流程，Langgraph將唯一的AI組件轉換為凝聚力的生態系統。
它的體系結構強調了關鍵特徵，例如周期，可控性和持久性。這些元素對於現代AI開發至關重要，可以使復雜的代理相互作用，對應用流動流的精確控制以及保證數據完整性。
- 國家管理：確保在整個工作流程中準確跟踪和保存每個代理的狀態。
- 代理體系結構：使開發人員能夠製作針對特定用例的高度定制應用程序，並完全控制代理邏輯和通信協議。
- 週期：允許迭代過程和反饋迴路，將Langgraph與基於DAG的解決方案不同。
- 大型語言模型：促進多代理工作流程中的無縫互動，從而創建高級代理和多代理系統。
如前所述，由於其強大的體系結構和功能集，Langgraph正在在企業設置中獲得吸引力，因此它非常適合構建能夠管理大規模的交互和復雜工作流程的AI解決方案。
此外，Langgraph簡化了將圖形知識的集成到抹布（檢索功能增強的生成）應用程序中，從而幫助使用節點和關係有效地結構知識。
為什麼選擇langgraph而不是其他框架？
Langgraph由於其獨特的功能和建築設計而在LLM框架中脫穎而出。雖然傳統的框架通常依賴於DAG（有向無環圖），從而對工作流的複雜性和靈活性施加限制，但Langgraph支持週期。這種能力為代理之間更複雜和動態的相互作用打開了大門，對於需要迭代過程和反饋循環的應用至關重要。
這就是Langgraph閃耀的原因：
- 週期：啟用迭代過程和反饋迴路，這是複雜AI工作流的標誌。
- 控制：提供對應用流量的增強控制，以確保可預測的行為。
- 持久性：即使在容易產生錯誤的條件下，也可以提供強大而可靠的工作流程。
- 國家管理：簡化代理之間的協調，整體保持一致的狀態。
使用Langgraph，您不僅限於線性過程；取而代之的是，您可以訪問使您能夠處理需要多次迭代才能成功完成的真正複雜任務的工具。
此外，Langgraph通過Langchain Cloud介紹了可視化功能，使用戶可以視覺構建自己的代理工作流程。儘管目前針對Mac用戶進行了優化，但此功能有望很快廣泛可用。
Langgraph入門
議程
- Langgraph簡介。
- 為什麼要Langgraph？
- 動手設置和實施。
負擔得起的學習選擇
希望加深您的理解？主持人建議簽出價格合理的課程，價格為399盧比。為了方便起見，可以在視頻描述中使用鏈接。
Langgraph的優缺點
優勢
- 簡化了複雜的多代理AI系統的開發。
- 在製作代理邏輯和通信協議中提供無與倫比的靈活性。
- 支持具有持久工作流程的狀態應用程序。
- 為用戶設置具有強大的容錯機制以保持應用程序穩定性。
- 促進可擴展性處理大規模相互作用。
- 將圖形知識無縫地集成到破布應用程序中。
限制
- 當前，雲版本專門針對Mac用戶進行優化，可能限制可訪問性。
- 在初始設置和配置期間，可能會給初學者帶來挑戰，儘管熟悉程度會隨著時間的推移而提高。
常見問題
問：使用langgraph的主要優點是什麼？
答：創建具有循環，增強可控性和持久性的複雜工作流程的狀態多動用應用程序的能力。
問：Langgraph適合企業級應用程序嗎？
答：絕對！ Langgraph處理大規模的互動和復雜的工作流程，非常適合企業級部署。其可伸縮性和容錯性確保可靠的應用。
問：Langgraph是否支持可視化？
答：是的！ Langchain Cloud引入了視覺工作流構建功能。目前，它僅在Mac上可以訪問，但是預計很快就會更廣泛。
相關問題
問：Langgraph如何管理複雜工作流程中的代理協調？
答：Langgraph通過處理代理狀態和通信協議有效地簡化了代理協調。這樣可以確保多個代理之間的平穩協作，明確委派任務並促進複雜多代理系統的無縫執行。例如，不同的代理可以一起工作 - 進行Google搜索，查詢向量數據庫以構建凝聚力聊天機器人。
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關於Langgraph的關鍵要點
- 簡化開發：簡化複雜的多代理AI系統的創建。
- 多代理協調：毫不費力地編排涉及多個AI代理的工作流程。
- 狀態應用程序：構建應用程序，記住過去的交互並動態適應。
- 可控性：對您的AI應用程序的流量進行精確控制。
- 持久性：即使出現問題，也要確保穩健性和可靠性。
- 可伸縮性：開發能夠處理大規模相互作用的可擴展解決方案。
- 容忍度：即使單個代理失敗，也要保持應用程序穩定和可靠。
Langgraph到底是什麼？
Langgraph是一個改變遊戲規則的庫，用於構建由LLMS提供支持的狀態多代理應用程序。它擅長創建代理和多代理工作流程，同時提供了獨特的優勢，例如對周期的支持，增強的可控性和持久的工作流程。與傳統的基於DAG的框架不同，Langgraph使您可以設計涉及週期的流動，從而使代理之間更加複雜和動態的相互作用。
當您需要協調多個AI代理之間的複雜相互作用時，這種Langchain模塊證明是無價的。通過確保對每個代理的狀態進行適當的管理並保持可靠的，持久的工作流程，Langgraph將唯一的AI組件轉換為凝聚力的生態系統。
它的體系結構強調了關鍵特徵，例如周期，可控性和持久性。這些元素對於現代AI開發至關重要，可以使復雜的代理相互作用，對應用流動流的精確控制以及保證數據完整性。
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- 週期：允許迭代過程和反饋迴路，將Langgraph與基於DAG的解決方案不同。
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此外，Langgraph簡化了將圖形知識的集成到抹布（檢索功能增強的生成）應用程序中，從而幫助使用節點和關係有效地結構知識。
為什麼選擇langgraph而不是其他框架？
Langgraph由於其獨特的功能和建築設計而在LLM框架中脫穎而出。雖然傳統的框架通常依賴於DAG（有向無環圖），從而對工作流的複雜性和靈活性施加限制，但Langgraph支持週期。這種能力為代理之間更複雜和動態的相互作用打開了大門，對於需要迭代過程和反饋循環的應用至關重要。
這就是Langgraph閃耀的原因：
- 週期：啟用迭代過程和反饋迴路，這是複雜AI工作流的標誌。
- 控制：提供對應用流量的增強控制，以確保可預測的行為。
- 持久性：即使在容易產生錯誤的條件下，也可以提供強大而可靠的工作流程。
- 國家管理：簡化代理之間的協調，整體保持一致的狀態。
使用Langgraph，您不僅限於線性過程；取而代之的是，您可以訪問使您能夠處理需要多次迭代才能成功完成的真正複雜任務的工具。
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答：是的！ Langchain Cloud引入了視覺工作流構建功能。目前，它僅在Mac上可以訪問，但是預計很快就會更廣泛。
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