一文了解LangGraph是什么?——構建智能體的新一代框架
一、LangGraph:重新定義AI代理開發
LangGraph 是由LangChain團隊開發的開源框架,專為構建狀態化、多代理(Multi-Agent)系統而設計。它通過圖結構(Graph)實現復雜的動態工作流,尤其擅長與大型語言模型(LLMs)結合,支持循環、持久性、人工干預等核心功能,被視為AI代理開發的“終結者”。
核心定位:
- LangChain生態的重要成員:與LangChain無縫集成,但也可獨立使用。
- 突破傳統DAG限制:傳統框架依賴有向無環圖(DAG),而LangGraph支持循環圖,更貼近真實業務場景的迭代需求。
- 企業級生產工具:提供持久化、錯誤恢復、人工審核等特性,已被Uber、Klarna等企業用于客服自動化、代碼測試生成等場景。
二、LangGraph的核心能力
- 循環與分支
- 支持條件邏輯和循環流程,例如代理可反復優化查詢結果直至滿意,適用于RAG增強檢索等場景。
- 持久化狀態管理
- 每一步自動保存狀態,支持斷點續傳、時間回溯,甚至人工干預修改中間結果。
- 人類在環(Human-in-the-Loop)
- 允許人工暫停流程、審核決策,例如醫療診斷中專家介入審核AI建議。
- 流式處理與實時監控
- 實時輸出LLM生成的Token流,并可視化工具調用、數據檢索等中間步驟。
- 多代理協作
- 支持構建分工明確的代理團隊,如“規劃代理”制定計劃、“執行代理”調用工具,協同完成任務。
三、技術原理揭秘
LangGraph的底層設計融合了狀態機和圖計算模型:
- 狀態管理:每個節點執行后更新全局狀態,狀態可以是消息列表或自定義數據結構。
- 節點與邊:
節點:代表執行步驟,可以是LLM調用、工具函數或自定義邏輯。
邊:定義節點間的流轉規則,支持條件判斷(如根據LLM輸出選擇分支)。
- 持久化引擎:內置?
?MemorySaver?
?等模塊,支持將狀態保存至內存或數據庫,確保長周期任務不丟失上下文。
示例代碼(構建天氣查詢代理):
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.prebuilt import ToolNode
# 定義搜索工具
@tool
def search(query: str):
if"sf"in query: return"60度,有霧"
return"90度,晴天"
workflow = StateGraph(MessagesState)
workflow.add_node("agent", call_model) # 調用LLM
workflow.add_node("tools", ToolNode([search])) # 調用工具
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue) # 條件分支
四、應用場景與案例
- 客戶服務自動化
- 案例:Klarna用LangGraph構建客服系統,動態路由用戶請求至專用代理,自動觸發退款審批流程。
- 代碼測試生成
- 案例:Uber利用代理分析代碼變更,生成覆蓋邊界條件的測試用例,效率提升40%。
- 個性化推薦系統
- 代理根據用戶行為動態調整推薦策略,結合長期記憶實現精準推送。
- 多模態代理
- 開發支持文本、圖像輸入的智能助手,例如網頁導航代理結合視覺識別與指令執行。
五、快速入門指南
- 安裝:
pip install langgraph
- 核心概念:
檢查點(Checkpointing):自動保存任務進度。
子圖(Subgraphs):封裝可復用的業務流程模塊。
- 學習資源:
- 官方文檔:https://github.com/langchain-ai/langgraph
- 案例庫:20+生產級參考實現(如GPT-Newspaper、CrewAI)。
引用鏈接
- [LangGraph官方介紹] (https://ai-bot.cn/langgraph/)
- [阿里云開發者社區解析] (https://developer.aliyun.com/article/1647868)
- [LangGraph應用場景深度分析] (https://ai.zhiding.cn/2024/1015/3160638.shtml)
- [騰訊云開發者社區示例] (https://cloud.tencent.cn/developer/article/2443465)
- [高效碼農技術解析] (https://www.xugj520.cn/archives/langgraph-ai-agent-framework-guide.html)
本文轉載自???AI小新???,作者:AI小新
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