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引言： 在人工智能领域，如何让 AI 系统具备更强的推理能力和决策能力一直是研究的热点。树状思考（Tree of Thought，ToT）代理模式作为一种结构化的方法，提供了一种全新的思路。它通过生成、评估和选择多个候选解决方案，帮助 AI 系统找到最优的行动路径。本文将深入探讨 ToT 代理模式，并结合 LangGraph 框架，以大学课程设计为例，展示其在实际应用中的强大能力。我们将详细解析如
多模态 AI 编排，这个曾经略显神秘的概念，如今随着 Gemini 等强大模型的出现，开始变得炙手可热。本文将深入探讨两种主流的 多模态 AI 编排 方式：传统的工具链流程（如 LangGraph）和新兴的 LLM 原生流程（以 Gemini 为代表），分析它们的优劣，并展望未来混合架构的发展趋势。核心的疑问在于，我们是否能用一个智能模型取代整个复杂且混乱的 AI 工作流？ 1. GenAI 中的
在人工智能领域，我们一直追求让机器像人类一样思考、创作。设想一下，一个AI智能体能否像一支高效的团队一样，自动完成从研究、编码、写作到审查修改的整个过程，最终生成一篇高质量的博客文章？这就是 LangGraph 试图解决的问题。本文将深入探讨如何利用 LangGraph 框架，构建一个自动化的多智能体工作流，实现 AI 驱动的内容创作。 LangChain 的局限与 LangGraph 的优势 传
导言 在构建智能对话式AI系统方面，LangGraph代表了一种范式转变。与遵循僵化决策树的传统聊天机器人不同，LangGraph能够创建具有智能代理（agentic AI）能力的系统，这些系统可以根据上下文和用户需求进行推理、规划和调整响应。本指南将带您了解如何构建可用于生产环境的聊天机器人，充分利用 LangGraph 的状态管理和工作流编排功能。我们将深入探讨 LangGraph 的核心优势
在利用大型语言模型构建智能应用时，工具的选择至关重要。面对众多框架，尤其是LlamaIndex和LangGraph这两个热门选项，选择合适的工具可能会让人感到不知所措。LangGraph和LlamaIndex都承诺为你的AI项目解锁新的可能性。本文将深入探讨这两种框架在实际应用中的优势和局限性，帮助你根据自身需求做出明智的选择。无论你是想增强搜索功能，还是编排复杂的多步骤AI工作流程，本指南都将为
LangGraph 作为一个强大的大模型应用框架，在管理和传递步骤之间的状态时，依赖于精心设计的数据结构。本文将深入探讨 LangGraph 使用的核心数据结构，特别是 TypedDict，并分析其如何帮助组织数据，确保数据结构的一致性，最终提升大模型应用的稳定性和可维护性。理解这些数据结构对于高效利用 LangGraph 构建复杂的大模型流程至关重要。 数据结构：混乱的 Python 字典与潜在
在构建基于大语言模型（LLM）的复杂应用时，如何有效地组织和管理数据，确保数据结构的一致性，是保证应用可靠性和可维护性的关键。LangGraph，作为一种用于编排 LLM 工作流的强大工具，其内部使用了特定的数据结构来管理和传递步骤之间的状态。理解这些数据结构，特别是 TypedDict，对于充分利用 LangGraph 的潜力至关重要。本文将深入探讨 LangGraph 中数据结构的应用，并通过
在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，选择合适的框架至关重要。目前，LangChain和LangGraph是两个备受关注的选择。本文将深入探讨这两个框架，分析它们的核心概念、工作流程、状态管理、灵活性以及代码复杂度，帮助您根据实际应用需求做出明智的选择。我们将围绕工作流结构、状态管理、灵活性和代码复杂度这四个关键方面，深入比较LangChain和LangGraph。 LangChain：DAG
当我们在构建大模型（LLM）驱动的应用时，目标不仅仅是让它们能够生成文本，更重要的是让它们能够像人类一样思考和行动。本文将探讨如何利用 OpenAI 的强大模型、LangGraph 的流程管理能力以及 Python 的灵活性，构建一个具有Agentic AI 能力的 LLM Workflow，使其能够理解用户意图、做出决策并执行相应的操作，最终实现更智能、更高效的自动化流程。这个过程类似于一个智能
在构建复杂的 AI 应用时，我们常常需要将任务分解为多个独立的、可控的模块。传统的单体模型往往难以胜任这种精细化的需求。本文将深入探讨如何使用 LangGraph 这一强大的框架，结合 Groq 提供的 LLaMA 3 大模型，以及 LangChain 工具，构建一个高效且可扩展的 多 Agent 助手。我们将从 LangGraph 的核心概念入手，逐步解析其组件，并通过代码示例，展示如何一步步构
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