LangGraph

LangGraph – 基于图结构构建与部署多代理动态工作流的开源框架

LangGraph是一款专为构建状态化的多智能体系统而设计的工具,尤其适合与大型语言模型(LLMs)结合使用,能够高效地创建代理及多代理工作流。作为LangChain生态系统的一部分,LangGraph采用图结构的Agent框架,具备循环、可控性和持久性等核心优势。它支持定义复杂的流程,提供细致的流程和状态控制,并具备内置的持久性功能,支持高级的人工干预和记忆能力。LangGraph是一个商业解决方案,适用于将应用程序部署到生产环境中。

LangGraph

LangGraph是什么

LangGraph是一个旨在构建状态化的多智能体系统的框架,尤其是与大型语言模型(LLMs)协同工作时,能够有效创建代理和多代理工作流。作为LangChain生态系统的重要组成部分,LangGraph以图结构的Agent框架为基础,支持复杂的流程管理和状态控制。

主要功能

  • 循环与分支:能够实现循环和条件逻辑,为构建复杂代理架构提供支持。
  • 持久性:自动保存图的每一步状态,支持在任意时点暂停和恢复执行,以实现错误恢复、人工干预和时间旅行等功能。
  • 人工干预:允许中断图的执行,以便人工审核或修改代理的下一步行动。
  • 流式支持:支持按照节点生成顺序进行流式输出,包括令牌流。
  • 与LangChain集成:与LangChain和LangSmith无缝对接,同时也可使用。

技术原理

  • 状态管理:每个图的执行过程都会创建状态,状态在节点间传递,并在每个节点执行后根据返回值更新内部状态。
  • 节点与边:通过节点表示执行步骤,边则定义节点之间的执行顺序和条件。
  • 条件边:支持条件边的定义,使得下一个节点的执行依赖于图的当前状态。
  • 图类型:可选择不同类型的图来定义状态更新方式,或使用自定义函数进行定义。
  • 内存与持久性:利用内置持久性功能如MemorySaver保存状态,在多次执行中保持上下文。
  • 与LLMs的集成:与大型语言模型(LLMs)合作,支持根据模型的输出决策下一步行动。

项目地址

应用场景

  • 客户服务自动化:利用LangGraph构建机器人和虚拟助手,自动化客户服务流程,实现个性化支持。
  • 数据检索与分析:创建可执行复杂数据检索和分析任务的代理,自动从多个数据源提取和汇总信息。
  • 业务流程自动化:在企业场景中自动化复杂业务流程,如订单处理、库存管理和供应链协调,以提升效率和减少错误。
  • 个性化推荐系统:开发根据用户行为和偏好提供个性化推荐的系统。
  • 自然语言处理(NLP)任务:执行复杂的NLP任务,如语言翻译、文本摘要和情感分析等。

常见问题

  • LangGraph的主要优势是什么?:LangGraph的主要优势在于其支持复杂的循环与条件逻辑,持久性和内存管理,使得多智能体系统的构建更加灵活和高效。
  • 如何开始使用LangGraph?:用户可以访问LangGraph的官方网站或GitHub仓库,获取安装和使用指南。
  • LangGraph是否与其他工具兼容?:是的,LangGraph与LangChain和LangSmith等工具无缝集成,同时也可以使用。
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