3.与传统 LangChain Agent 的对比 4. 快速上手示例 通过预构建函数快速创建 ReAct 智能体：python复制from langgraph import StateGraph, ToolNode # 定义状态、工具和模型 graph = StateGraph(initial_state={"messages": []})graph.add_node("agent", run_llm)graph.add_node("tools", ToolNode([searc...
LangChain 只抽象了 LLM、提示词模版、单 Agent、切分器等基础的组件,多 Agent 难以管理。 第一点是难以满足市场需求的,第二点是 LangChain 可以突破的方面。因此,便有了 LangGraph,这是 LangChain 团队 在 LLM Agent 时代交的一份答卷。这边笔记中,我们花几分钟时间,初识一下 LangGraph。相较于官方的教程,...
{'agent_outcome': AgentActionMessageLog(tool='tavily_search_results_json', tool_input={'query': 'weather in San Francisco'}, log="\nInvoking: `tavily_search_results_json` with `{'query': 'weather in San Francisco'}`\n\n\n", message_log=[AIMessage(content='', additional_kwargs={...
具体而言,利用 Agent 技术来调用规则库,可以自动化处理复杂的业务规则,并根据查询结果做出相应的推理和决策,从而进一步提升风控和其他业务分析的智能化水平。同时, Graph 与交互系统的深度集成将由开发者工具SDK提供全面支持,确保开发者可以在平台上高效构建自己的应用。 ▌提问回答 前端集成LLM和Agent功能 · 问题:是否...
在Agent运行过程中增加人机交互步骤 能够灵活更换Prompt或者背后的LLM 多Agent(Multi-Agent)智能体构建的需求,即多个Agent协作完成任务的场景支持。(这也是Langchain相对于竞争对手Autogen等最薄弱的能力之一,也是众多开发者千呼万唤的特性) 所以,让我们简单总结LangGraph诞生的动力:LangChain简单的链(Chain)不具备“循环...
监督者(工具调用):这是监督者架构的一个特殊情况。个别Agent可以被表示为工具。在这种情况下,监督者Agent使用一个工具调用LLM来决定调用哪个Agent工具,以及传递哪些参数给这些Agent。 层次结构:你可以定义一个有监督者的多Agent系统。这是监督者架构的概括,并允许更复杂的控制流。
近期，我深入探索了langgraph，并尝试了其官方提供的项目。该项目以agent为基础，构建了一个富有创意的机器人，让我深感有趣。现在，我愿意与大家分享这一体验。在这个示例中，我们共同打造了一个聊天机器人，旨在为用户提供智能提示。机器人会先收集用户的需求，然后生成相应的提示，并依据用户输入进行细化。这两个...
2025吃透LangGraph大模型全套教程(LLM+RAG+OpenAI+Agent+LangChain)通俗易懂,学完即就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈!共计83条视频,包括:1.LangGraph快速入门与底层原理剖析、2.LangGraph快速构建Agent工作流应用、3.LangGraph基于RAG构建智能客服应用等,UP主更多精
AI Agent 终结者 LangGraph! ⚡ 构建作为图的语言智能体 ⚡ 1 概述 LangGraph是一个用于构建具有状态、多参与者应用程序的大语言模型(LLM)的库,用于创建智能体和多智能体的工作流程。与其他 LLM 框架相比,它提供以下核心优势: 循环 可控性 持久性
import { GraphAI } from "graphai"; import { anthropicAgent, geminiAgent, groqAgent, openAIAgent, openAIImageAgent, replicateAgent } from "@graphai/llm_agents"; const agents = { anthropicAgent, geminiAgent, groqAgent, openAIAgent, openAIImageAgent, replicateAgent }; const graph = new Graph...