Langgraph教程：使用Langchain构建多代理AI系统
欢迎来到综合的langgraph教程
准备使用Langchain进入多代理AI系统的迷人世界？本教程是您掌握langgraph的门户，这是一种强大的工具，旨在简化具有大型语言模型（LLMS）的状态多代理应用程序的开发。无论您是在AI旅程的何处（无论您是经验丰富的开发人员还是刚开始），您都会在这里找到可行的见解和实践知识，以利用Langgraph的项目。准备好探索具有增强控制和灵活性的尖端AI应用程序的无尽可能性！
关于Langgraph的关键要点
- 简化开发：简化复杂的多代理AI系统的创建。
- 多代理协调：毫不费力地编排涉及多个AI代理的工作流程。
- 状态应用程序：构建应用程序，记住过去的交互并动态适应。
- 可控性：对您的AI应用程序的流量进行精确控制。
- 持久性：即使出现问题，也要确保稳健性和可靠性。
- 可伸缩性：开发能够处理大规模相互作用的可扩展解决方案。
- 容忍度：即使单个代理失败，也要保持应用程序稳定和可靠。
Langgraph到底是什么？
Langgraph是一个改变游戏规则的库，用于构建由LLMS提供支持的状态多代理应用程序。它擅长创建代理和多代理工作流程，同时提供了独特的优势，例如对周期的支持，增强的可控性和持久的工作流程。与传统的基于DAG的框架不同，Langgraph使您可以设计涉及周期的流动，从而使代理之间更加复杂和动态的相互作用。
当您需要协调多个AI代理之间的复杂相互作用时，这种Langchain模块证明是无价的。通过确保对每个代理的状态进行适当的管理并保持可靠的，持久的工作流程，Langgraph将唯一的AI组件转换为凝聚力的生态系统。
它的体系结构强调了关键特征，例如周期，可控性和持久性。这些元素对于现代AI开发至关重要，可以使复杂的代理相互作用，对应用流动流的精确控制以及保证数据完整性。
- 国家管理：确保在整个工作流程中准确跟踪和保存每个代理的状态。
- 代理体系结构：使开发人员能够制作针对特定用例的高度定制应用程序，并完全控制代理逻辑和通信协议。
- 周期：允许迭代过程和反馈回路，将Langgraph与基于DAG的解决方案不同。
- 大型语言模型：促进多代理工作流程中的无缝互动，从而创建高级代理和多代理系统。
如前所述，由于其强大的体系结构和功能集，Langgraph正在在企业设置中获得吸引力，因此它非常适合构建能够管理大规模的交互和复杂工作流程的AI解决方案。
此外，Langgraph简化了将图形知识的集成到抹布（检索功能增强的生成）应用程序中，从而帮助使用节点和关系有效地结构知识。
为什么选择langgraph而不是其他框架？
Langgraph由于其独特的功能和建筑设计而在LLM框架中脱颖而出。虽然传统的框架通常依赖于DAG（有向无环图），从而对工作流的复杂性和灵活性施加限制，但Langgraph支持周期。这种能力为代理之间更复杂和动态的相互作用打开了大门，对于需要迭代过程和反馈循环的应用至关重要。
这就是Langgraph闪耀的原因：
- 周期：启用迭代过程和反馈回路，这是复杂AI工作流的标志。
- 控制：提供对应用流量的增强控制，以确保可预测的行为。
- 持久性：即使在容易产生错误的条件下，也可以提供强大而可靠的工作流程。
- 国家管理：简化代理之间的协调，整体保持一致的状态。
使用Langgraph，您不仅限于线性过程；取而代之的是，您可以访问使您能够处理需要多次迭代才能成功完成的真正复杂任务的工具。
此外，Langgraph通过Langchain Cloud介绍了可视化功能，使用户可以视觉构建自己的代理工作流程。尽管目前针对Mac用户进行了优化，但此功能有望很快广泛可用。
Langgraph入门
议程
- Langgraph简介。
- 为什么要Langgraph？
- 动手设置和实施。
负担得起的学习选择
希望加深您的理解？主持人建议签出价格合理的课程，价格为399卢比。为了方便起见，可以在视频描述中使用链接。
Langgraph的优缺点
优势
- 简化了复杂的多代理AI系统的开发。
- 在制作代理逻辑和通信协议中提供无与伦比的灵活性。
- 支持具有持久工作流程的状态应用程序。
- 为用户设置具有强大的容错机制以保持应用程序稳定性。
- 促进可扩展性处理大规模相互作用。
- 将图形知识无缝地集成到破布应用程序中。
限制
- 当前，云版本专门针对Mac用户进行优化，可能限制可访问性。
- 在初始设置和配置期间，可能会给初学者带来挑战，尽管熟悉程度会随着时间的推移而提高。
常见问题
问：使用langgraph的主要优点是什么？
答：创建具有循环，增强可控性和持久性的复杂工作流程的状态多动用应用程序的能力。
问：Langgraph适合企业级应用程序吗？
答：绝对！ Langgraph处理大规模的互动和复杂的工作流程，非常适合企业级部署。其可伸缩性和容错性确保可靠的应用。
问：Langgraph是否支持可视化？
答：是的！ Langchain Cloud引入了视觉工作流构建功能。目前，它仅在Mac上可以访问，但是预计很快就会更广泛。
相关问题
问：Langgraph如何管理复杂工作流程中的代理协调？
答：Langgraph通过处理代理状态和通信协议有效地简化了代理协调。这样可以确保多个代理之间的平稳协作，明确委派任务并促进复杂多代理系统的无缝执行。例如，不同的代理可以一起工作 - 进行Google搜索，查询向量数据库以构建凝聚力聊天机器人。
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- 简化开发：简化复杂的多代理AI系统的创建。
- 多代理协调：毫不费力地编排涉及多个AI代理的工作流程。
- 状态应用程序：构建应用程序，记住过去的交互并动态适应。
- 可控性：对您的AI应用程序的流量进行精确控制。
- 持久性：即使出现问题，也要确保稳健性和可靠性。
- 可伸缩性：开发能够处理大规模相互作用的可扩展解决方案。
- 容忍度：即使单个代理失败，也要保持应用程序稳定和可靠。
Langgraph到底是什么？
Langgraph是一个改变游戏规则的库，用于构建由LLMS提供支持的状态多代理应用程序。它擅长创建代理和多代理工作流程，同时提供了独特的优势，例如对周期的支持，增强的可控性和持久的工作流程。与传统的基于DAG的框架不同，Langgraph使您可以设计涉及周期的流动，从而使代理之间更加复杂和动态的相互作用。
当您需要协调多个AI代理之间的复杂相互作用时，这种Langchain模块证明是无价的。通过确保对每个代理的状态进行适当的管理并保持可靠的，持久的工作流程，Langgraph将唯一的AI组件转换为凝聚力的生态系统。
它的体系结构强调了关键特征，例如周期，可控性和持久性。这些元素对于现代AI开发至关重要，可以使复杂的代理相互作用，对应用流动流的精确控制以及保证数据完整性。
- 国家管理：确保在整个工作流程中准确跟踪和保存每个代理的状态。
- 代理体系结构：使开发人员能够制作针对特定用例的高度定制应用程序，并完全控制代理逻辑和通信协议。
- 周期：允许迭代过程和反馈回路，将Langgraph与基于DAG的解决方案不同。
- 大型语言模型：促进多代理工作流程中的无缝互动，从而创建高级代理和多代理系统。
如前所述，由于其强大的体系结构和功能集，Langgraph正在在企业设置中获得吸引力，因此它非常适合构建能够管理大规模的交互和复杂工作流程的AI解决方案。
此外，Langgraph简化了将图形知识的集成到抹布（检索功能增强的生成）应用程序中，从而帮助使用节点和关系有效地结构知识。
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限制
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问：Langgraph适合企业级应用程序吗？
答：绝对！ Langgraph处理大规模的互动和复杂的工作流程，非常适合企业级部署。其可伸缩性和容错性确保可靠的应用。
问：Langgraph是否支持可视化？
答：是的！ Langchain Cloud引入了视觉工作流构建功能。目前，它仅在Mac上可以访问，但是预计很快就会更广泛。
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