AI Agent LangGraph：LangChain - AI新时代的构建者

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在探索人工智能的无限可能中，构建智能代理（Agents）已成为技术发展的新前沿。 LangChain 的最新扩展—— LangGraph 以其独特的技术架构构建方式，为AI领域的创造带来了前所未有的灵活性和控制力。

一、LangGraph的架构之美

二、核心概念解析

• StateGraph 是LangGraph中代表整个状态图的基础类。它是应用状态管理的中心，负责维护和更新应用在运行过程中的各种状态信息。StateGraph使得开发者能够清晰地追踪和控制应用的每个阶段，确保了状态的一致性和可管理性。
• Nodes （节点）是构成状态图的基本单元。每个节点可以是一个独立的任务，如推理函数调用、检索器调用、响应内容生成或问题重写等。节点的设计允许开发者将复杂的AI任务分解为可管理的小块，每一块都是一个可调用的函数、Chain或Agent。
• 特殊节点 END节点 ：一个特殊的节点，它的进入标志着任务的完成和应用的结束。
• Edges （边）：定义了节点间的跳转关系，它们是任务流程中不可或缺的部分。LangGraph中的边有三种类型：
• Starting Edge 任务的起点 ：一种特殊的边，它定义了任务运行的起始节点。与普通边不同，起始边没有上游节点，它标志着任务的开始。
• Normal Edge ：普通边，代表上一个节点完成后，流程将立即转移到下一个节点。这种边确保了任务的线性执行，如从Tools调用到LLM推理的顺畅过渡。