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LangGraph 介绍
LangGraph 是 LangChain 框架的扩展，专为创建基于大型语言模型（LLMs）的有状态、多角色应用而设计。它提供了一个灵活的架构，用于构建复杂的多步骤 LLM 应用，其中状态管理和流程控制至关重要。
为什么需要 LangGraph？
传统的 LLM 链通常限于线性执行路径。然而，现实世界的应用经常需要：
- 具有条件分支的复杂控制流
- 循环执行模式（循环和递归）
- 具有协调角色的多智能体系统
- 跨执行步骤的持久状态管理
LangGraph 通过提供基于图的框架解决了这些需求，使开发人员能够定义复杂的执行流程，同时在整个过程中维护应用状态。
主要功能
1. 状态管理
- 在整个执行周期中维护和更新状态
- 在不同步骤和代理之间传递上下文
- 定义具有类型接口的自定义状态对象
2. 基于图的工作流定义
- 定义代表任务或智能体的节点
- 创建边以建立执行流
- 支持基于状态的条件分支
- 启用循环执行路径
3. 智能体网络
- 创建具有专业角色的多智能体系统
- 促进智能体之间的通信和协调
- 定义智能体交互协议
4. 调试和可观察性
- 可视化图执行路径
- 跟踪整个执行过程中的状态变化
- 与 LangSmith 无缝集成以进行监控
5. 与 LangChain 集成
- 构建在 LangChain 的组件架构之上
- 与现有的 LangChain 工具、模型和检索器兼容
- 增强 LCEL（LangChain 表达式语言）功能
常见用例
- 复杂推理系统：具有反馈循环和验证的多步推理
- 智能体编排：协调多个专业智能体以完成复杂任务
- 交互式应用：处理有状态的对话和用户交互
- 工作流自动化：使用 LLMs 构建复杂的业务流程自动化
LangGraph 如何融入 LangChain 生态系统
LangGraph 通过提供有状态、基于图的应用所需的基础架构，扩展了 LangChain 的能力。虽然 LangChain 提供了基本构建块（模型、工具、内存），但 LangGraph 提供了将这些组件组装成具有复杂执行流程的复杂系统的架构。
通过将 LangChain 的组件与 LangGraph 的状态管理和流程控制相结合，开发人员可以构建更强大、更灵活的 LLM 应用，更好地模拟人类推理过程和多步骤工作流。