什么是Langgraph？

langgraph：用循环图彻底改变AI代理的开发

人工智能领域（AI）正在迅速发展，语言模型使AI代理能够执行越来越复杂的任务。但是，现有的基础设施努力与这些进步保持同步。输入Langgraph，这是一个开创性的库，旨在改变AI代理创建和运行时执行。

AI代理商的新方法

Langgraph建立在Langchain的基础上，促进了基于大语言模型（LLM）AI代理的循环图的发展。与线性执行模型不同，langgraph代表代理目标和工作流程为环状图形拓扑，从而实现了更适应性和细微的代理行为。关键组件包括节点（表示函数或可运行的项目），边缘（定义执行和数据流）以及状态图（在执行周期中管理持久数据）。该库甚至支持多代理协调，允许每个代理在统一的图形结构中维护自己的提示，LLM，工具和自定义代码。一个值得注意的是，聊天代理执行人将代理状态表示为消息列表，对基于聊天的现代模型尤其有益。

超越线性执行：langgraph的优势

在Langgraph之前，Langchain的代理执行程序类虽然功能性，但对运行时灵活性和自定义施加了限制。 Langgraph通过提供克服这些限制：

• 增强的灵活性：为开发人员提供对代理运行时的控制权，从而实现个性化的行动计划和决策过程。
• 对周期性推理的支持：自然地建模了许多复杂的LLM应用中固有的周期性执行，例如经过思考的推理。
• 多代理系统管理：有效地管理和协调单个框架内的多个自主代理。
• 强大的状态管理：有效跟踪和更新整个代理执行中的状态数据。

行动中的Langgraph：建造和使用代理

Langgraph的功能依赖于节点，边缘和状态图。以NetworkX为建模的库的用户友好界面可简化开发。以下图说明了其操作：

该图将节点（LLM，工具等）显示为圆或菱形，箭头表示它们之间的数据流。

构建代理的过程涉及定义工具（例如，天气API访问，Web搜索），在状态图内创建节点和边缘，然后编译工作流程。 Langgraph提供了预制的代理（例如React代理），并允许自定义代理构建。例如，使用Langgraph的API展示了工具调用，利用预先建造的代理以及构建定制代理。

现实世界的应用和AI代理的未来

Langgraph在各种情况下找到了应用程序，从单位问题解决问题到复杂的多代理系统。例如，在客户服务中，单独的代理可以处理查询理解，信息检索，响应生成和质量保证，而Langgraph策划了他们的互动。

随着AI的继续前进，Langgraph之类的框架至关重要。 Langgraph使开发人员能够建立能够处理越来越复杂的任务的复杂AI代理，为各个领域的创新应用铺平了道路。

关键特征和结论

Langgraph提供：

• 可自定义的代理运行时间
• 循环执行支持
• 改善国家管理
• 多代理协调
• 灵活的工具集成
• 增强的控制流
• 基于聊天的代理支持

总之，Langgraph代表了AI代理开发中的一个重大飞跃，提供了无与伦比的灵活性和力量。它使开发人员能够创建复杂的AI系统并解锁AI的全部潜力。

（经常询问的问题部分在很大程度上保持不变，因为它直接回答了有关Langgraph的问题。）

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