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LangGraph作为一种强大的框架，能够编排复杂的工作流程，它允许你定义一系列的操作（节点）以及它们之间的连接方式（边），从而构建一个完整的应用程序。特别是在管理各种组件之间的交互时，例如大型语言模型（LLMs）、外部API和自定义函数，LangGraph表现得尤为出色。本文将带你一步步了解如何使用LangGraph构建智能工作流。 1. LangGraph核心概念：智能体的蓝图 在开始构建之前
想象一下，如果你的孩子拥有一个随时待命、知识渊博的AI科学导师，能够用孩子们易于理解的语言解答关于宇宙、动物、行星和科学实验的各种问题，那会是怎样一番景象？ KidSciBot，正是这样一款基于LangGraph和Gemini构建的智能Agent，旨在为儿童提供个性化的科学教育体验。 它巧妙地融合了大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、网络搜索以及向量数据库等多种技术，让孩子们在轻松愉快
构建真正能解决实际问题的 LLM Agent 并非易事。你需要考虑如何编排多步骤推理过程、追踪 Agent 的状态、设置安全护栏以及监控决策过程。幸运的是，LangGraph 正是为了解决这些痛点而生的。Google 近期开源了一个用 LangGraph 和 Gemini 构建的深度研究 Agent 的全栈实现（Apache-2.0 许可），这完美地展示了 LangGraph 的强大之处。本文将深
随着大模型技术的飞速发展，构建能够自主决策、协同工作、适应复杂环境的智能 Agent 变得越来越重要。然而，传统的 Agent 开发方式往往面临着代码冗余、难以维护、扩展性差等问题。LangGraph 作为一种新型的 Agent 编排框架，通过将复杂的工作流建模成图结构，极大地简化了 Agent 的构建过程，并提高了其可维护性和可扩展性。本文将深入探讨 LangGraph 的核心概念、关键术语，并
在构建大型语言模型（LLM）应用时，你是否也曾面临过这样的困境：希望开发一个能够预订机票、查询天气，并在多次对话中记住用户偏好的AI助手？一开始你选择了LangChain，认为它是LLM应用的完美选择。但三周后，你却在状态管理、循环逻辑中苦苦挣扎，怀疑自己是不是在制造一台复杂而低效的“鲁布·戈德堡机械”。许多开发者并没有意识到，选择错误的LLM框架会将一个原本两周的项目变成长达两个月的噩梦。Lan
想象一下，你是否曾经梦想过拥有一个完全属于自己的 AI 助手，能够满足你个性化的需求，例如查询天气、获取新闻、甚至是控制智能家居设备？现在，借助 MCP (Model Context Protocol) 协议 和强大的 LangGraph 框架，这个梦想触手可及。本文将带你一步一步地了解如何创建和使用本地 MCP 工具，让你能够完全掌控你的 AI 超能力。 理解 MCP (Model Contex
随着人工智能和大型语言模型 (LLM) 生态系统的飞速发展，开发者们迫切需要更灵活、更易于理解和扩展的工作流程工具。其中，LangGraph 作为 LangChain 的扩展，以其基于图的强大编排和可视化 LLM 工作流程的能力，脱颖而出。它通过引入图结构，将复杂的 Prompt Chaining 流程分解为可管理的节点和边，极大地提升了 LLM 应用的开发效率和可维护性。 传统 Prompt C
在大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）的世界里，开发者们不断探索更高效、更灵活的工具。本文将深入探讨从 LangChain 到 LangGraph 的转变，解析 LangGraph 如何成为构建下一代 RAG 架构，如 CRAG (Corrective RAG)、Self-RAG、Agentic-RAG 和 Adaptive-RAG 的理想选择。我们还将通过一个实际的推文生成案例，展示
在人工智能领域，构建能够自主思考、学习和行动的 Agent 一直是核心目标。近年来，随着大模型技术的飞速发展，构建 Agent 的工具和框架层出不穷。本文将深入探讨 LangGraph，一个基于图结构的框架，它能让你更轻松地构建复杂、结构化的 Agent 工作流，并集成 工具 与 记忆，最终打造出更加智能的 Agent。 LangGraph 简介：告别线性工作流 LangGraph 是一种有状态的
llm agent框架LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链，而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，并根据当前状态决定下一步的行动。
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