什麼是Langgraph？

langgraph：用循環圖徹底改變AI代理的開發

人工智能領域（AI）正在迅速發展，語言模型使AI代理能夠執行越來越複雜的任務。但是，現有的基礎設施努力與這些進步保持同步。輸入Langgraph，這是一個開創性的庫，旨在改變AI代理創建和運行時執行。

AI代理商的新方法

Langgraph建立在Langchain的基礎上，促進了基於大語言模型（LLM）AI代理的循環圖的發展。與線性執行模型不同，langgraph代表代理目標和工作流程為環狀圖形拓撲，從而實現了更適應性和細微的代理行為。關鍵組件包括節點（表示函數或可運行的項目），邊緣（定義執行和數據流）以及狀態圖（在執行週期中管理持久數據）。該庫甚至支持多代理協調，允許每個代理在統一的圖形結構中維護自己的提示，LLM，工具和自定義代碼。一個值得注意的是，聊天代理執行人將代理狀態表示為消息列表，對基於聊天的現代模型尤其有益。

超越線性執行：langgraph的優勢

在Langgraph之前，Langchain的代理執行程序類雖然功能性，但對運行時靈活性和自定義施加了限制。 Langgraph通過提供克服這些限制：

• 增強的靈活性：為開發人員提供對代理運行時的控制權，從而實現個性化的行動計劃和決策過程。
• 對周期性推理的支持：自然地建模了許多複雜的LLM應用中固有的周期性執行，例如經過思考的推理。
• 多代理系統管理：有效地管理和協調單個框架內的多個自主代理。
• 強大的狀態管理：有效跟踪和更新整個代理執行中的狀態數據。

行動中的Langgraph：建造和使用代理

Langgraph的功能依賴於節點，邊緣和狀態圖。以NetworkX為建模的庫的用戶友好界面可簡化開發。以下圖說明了其操作：

該圖將節點（LLM，工具等）顯示為圓或菱形，箭頭表示它們之間的數據流。

構建代理的過程涉及定義工具（例如，天氣API訪問，Web搜索），在狀態圖內創建節點和邊緣，然後編譯工作流程。 Langgraph提供了預製的代理（例如React代理），並允許自定義代理構建。例如，使用Langgraph的API展示了工具調用，利用預先建造的代理以及構建定制代理。

現實世界的應用和AI代理的未來

Langgraph在各種情況下找到了應用程序，從單位問題解決問題到復雜的多代理系統。例如，在客戶服務中，單獨的代理可以處理查詢理解，信息檢索，響應生成和質量保證，而Langgraph策劃了他們的互動。

隨著AI的繼續前進，Langgraph之類的框架至關重要。 Langgraph使開發人員能夠建立能夠處理越來越複雜的任務的複雜AI代理，為各個領域的創新應用鋪平了道路。

關鍵特徵和結論

Langgraph提供：

• 可自定義的代理運行時間
• 循環執行支持
• 改善國家管理
• 多代理協調
• 靈活的工具集成
• 增強的控制流
• 基於聊天的代理支持

總之，Langgraph代表了AI代理開發中的一個重大飛躍，提供了無與倫比的靈活性和力量。它使開發人員能夠創建複雜的AI系統並解鎖AI的全部潛力。

（經常詢問的問題部分在很大程度上保持不變，因為它直接回答了有關Langgraph的問題。）

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