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写在前面

大型语言模型(LLM)作为 Agent 的“大脑”时,展现出了强大的潜力。然而,面对需要长远规划和多步骤推理的复杂任务,简单的“想到哪做到哪”(如典型的 ReAct 风格)的 Agent 往往会遇到困难。它们可能在中间步骤迷失方向,或者无法预见后续步骤的需求,导致任务失败或效率低下。

为了克服这一局限,Plan-and-Execute(规划与执行) 成为了一种备受关注的 Agent 设计模式。这种模式的核心思想是:先思考,再行动,边行动,边调整。 Agent 首先会根据用户目标制定一个多步骤的计划,然后逐一执行计划中的任务,并在执行过程中根据实际结果反思和修正后续计划。这种模式借鉴了人类解决复杂问题时常用的策略,也受到了 Plan-and-Solve 论文和 Baby-AGI 等项目的启发。

LangGraph 是 LangChain 生态中用于构建可循环、有状态、多 Agent 应用的强大库。它基于图(Graph)的思想,允许开

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