Langgraph教程：使用Langchain構建多代理AI系統
歡迎體驗 LangGraph 全面教程
準備好深入探索使用 LangChain 打造多代理 AI 系統的迷人世界了嗎？本教程是您掌握 LangGraph 的入口，這是一款強大的工具，旨在簡化基於大型語言模型（LLMs）的有狀態多代理應用的開發。無論您在 AI 旅程中處於何種階段—無論是經驗豐富的開發者還是初學者—您都將在這裡找到實用的見解和實戰知識，來利用 LangGraph 實現您的項目。準備好探索打造尖端 AI 應用、擁有更高控制力和靈活性的無限可能吧！
關於 LangGraph 的關鍵收穫
- 簡化開發：輕鬆簡化複雜多代理 AI 系統的創建過程。
- 多代理協調：輕鬆協調涉及多個 AI 代理的工作流程。
- 有狀態應用：構建能夠記錄過去交互並動態適應的應用。
- 可控性：對 AI 應用的流程獲得精準控制。
- 持久性：確保即使出現問題也能保持穩健性和可靠性。
- 可擴展性：開發能夠處理大規模交互的可擴展解決方案。
- 容錯能力：即使單個代理失敗，也能保持應用的穩定性和可靠性。
LangGraph 究竟是什麼？
LangGraph 是一個改變遊戲規則的程式庫，用於構建基於 LLMs 的有狀態多代理應用。它擅長創建單一代理和多代理工作流程，同時提供獨特的優勢，如支援循環、增強的可控性以及持久化的工作流程。與傳統的基於 DAG 的框架不同，LangGraph 允許您設計包含循環的流程，從而實現代理之間更複雜且動態的交互。
作為 LangChain 的模組，LangGraph 在需要協調多個 AI 代理之間複雜交互時顯得尤為寶貴。通過確保每個代理的狀態得到妥善管理並維持可靠、持久的工作流程，LangGraph 將獨立的 AI 組件轉化為一個協同的生態系統。
其架構強調了循環、可控性和持久性等關鍵特性。這些元素對於現代 AI 開發至關重要，支持複雜的代理交互、對應用流程的精準控制以及保證數據完整性。
- 狀態管理：確保每個代理的狀態在整個工作流程中被精確追蹤和保存。
- 代理架構：賦予開發者打造高度客製化應用的能力，可根據特定用例完全控制代理邏輯和通信協議。
- 循環：允許迭代過程和回饋循環，使 LangGraph 區別於基於 DAG 的解決方案。
- 大型語言模型：促進多代理工作流程中的無縫交互，支持創建先進的單一代理和多代理系統。
如前所述，LangGraph 憑藉其穩健的架構和功能集，在企業環境中越來越受到關注，使其成為構建能夠管理大規模交互和複雜工作流程的 AI 解決方案的理想選擇。
此外，LangGraph 簡化了將圖知識整合進 RAG（檢索增強生成）應用的過程，通過節點和關係有效結構化知識。
為什麼選擇 LangGraph 而非其他框架？
LangGraph 憑藉其獨特的功能和架構設計，在 LLM 框架中脫穎而出。傳統框架通常依賴於 DAG（有向無環圖），這限制了工作流程的複雜性和靈活性，而 LangGraph 支援循環。此功能為需要迭代過程和回饋循環的應用開啟了更複雜且動態的代理交互之門。
以下是 LangGraph 的亮點：
- 循環：支援迭代過程和回饋循環，這是複雜 AI 工作流程的標誌。
- 控制力：提供對應用流程的增強控制，確保可預測的行為。
- 持久性：即使在易出錯的條件下也能提供穩健且可靠的工作流程。
- 狀態管理：簡化代理之間的協調，保持一致的狀態管理。
有了 LangGraph，您不再侷限於線性流程；相反，您將獲得工具，賦能您應對需要多次迭代才能成功完成的真正複雜任務。
此外，LangGraph 通過 Langchain Cloud 引入了視覺化功能，允許用戶以視覺方式構建自己的代理工作流程。雖然目前僅針對 Mac 用戶最佳化，但該功能預計很快將廣泛可用。
開始使用 LangGraph
議程
- LangGraph 簡介。
- 為什麼選擇 LangGraph？
- 實操設置與實現。
經濟實惠的學習選擇
想深入了解？講者推薦查看價格為 399 盧比的經濟實惠課程。相關連結可在影片描述中找到，方便您查閱。
LangGraph 的優缺點
優勢
- 簡化複雜多代理 AI 系統的開發。
- 在打造代理邏輯和通信協議方面提供無與倫比的靈活性。
- 支援具有持久工作流程的有狀態應用。
- 為用戶提供穩健的容錯機制，以維持應用穩定性。
- 促進處理大規模交互的可擴展性。
- 將圖知識無縫整合進 RAG 應用。
限制
- 雲端版本目前僅針對 Mac 用戶最佳化，可能限制了可訪問性。
- 對於初學者來說，初始設置和配置可能具有挑戰性，但隨著熟悉程度提高會有所改善。
常見問題
問：使用 LangGraph 的主要優勢是什麼？
答：能夠創建處理複雜工作流程的有狀態多代理應用，具備循環、增強的可控性和持久性。
問：LangGraph 適合企業級應用嗎？
答：當然！LangGraph 能處理大規模交互和複雜工作流程，非常適合企業級部署。其可擴展性和容錯能力確保了穩健的應用。
問：LangGraph 支援視覺化嗎？
答：是的！Langchain Cloud 引入了視覺工作流程構建功能。目前僅限 Mac 用戶使用，但預計不久將支援更廣泛的兼容性。
相關問題
問：LangGraph 如何在複雜工作流程中管理代理協調？
答：LangGraph 通過高效管理代理狀態和通信協議，簡化代理協調。這確保了多個代理之間的順暢協作，清晰分配任務，並促進複雜多代理系統的無縫執行。例如，不同的代理可以協同工作—進行 Google 搜尋、查詢向量資料庫—以構建一個協同的聊天機器人。
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關於 LangGraph 的關鍵收穫
- 簡化開發：輕鬆簡化複雜多代理 AI 系統的創建過程。
- 多代理協調：輕鬆協調涉及多個 AI 代理的工作流程。
- 有狀態應用：構建能夠記錄過去交互並動態適應的應用。
- 可控性：對 AI 應用的流程獲得精準控制。
- 持久性：確保即使出現問題也能保持穩健性和可靠性。
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LangGraph 究竟是什麼？
LangGraph 是一個改變遊戲規則的程式庫，用於構建基於 LLMs 的有狀態多代理應用。它擅長創建單一代理和多代理工作流程，同時提供獨特的優勢，如支援循環、增強的可控性以及持久化的工作流程。與傳統的基於 DAG 的框架不同，LangGraph 允許您設計包含循環的流程，從而實現代理之間更複雜且動態的交互。
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- 持久性：即使在易出錯的條件下也能提供穩健且可靠的工作流程。
- 狀態管理：簡化代理之間的協調，保持一致的狀態管理。
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