LangGraph 是一個開源的 Python 函式庫，通過將任務表示為有向圖來簡化 AI 代理的構建。它與 LLM、工具和 API 集成，以建立可處理複雜流程的模組化管道，例如資料檢索、處理和決策。利用直觀的圖形節點、邊界定義和可自定義模組，開發者可以快速原型設計、測試並部署智能代理，用於聊天機器人、自動化和研究。
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LangGraph
LangGraph 是一個開源的 Python 函式庫，通過將任務表示為有向圖來簡化 AI 代理的構建。它與 LLM、工具和 API 集成，以建立可處理複雜流程的模組化管道，例如資料檢索、處理和決策。利用直觀的圖形節點、邊界定義和可自定義模組，開發者可以快速原型設計、測試並部署智能代理，用於聊天機器人、自動化和研究。
精選
LangGraph 是什麼？
LangGraph 提供基於圖形的抽象來設計 AI 代理的工作流程。開發者定義代表提示、工具、資料源或決策邏輯的節點，然後用邊連接這些節點形成一個有向圖。在運行時，LangGraph 遍歷該圖，按順序或平行執行 LLM 呼叫、API 請求和自定義函數。內建的快取、錯誤處理、日誌與併發支援，確保代理行為的健壯性。可擴充的節點和邊範板允許用戶整合任何外部服務或模型，使 LangGraph 理想於建立聊天機器人、資料管道、自動化工作者和研究助手，無需複雜的範例程式碼。
誰會使用 LangGraph？
- Python 開發者
- AI 研究人員
- 資料科學家
- 自動化工程師
如何使用 LangGraph？
- 步驟 1：從 GitHub 複製 LangGraph 儲存庫
- 步驟 2：使用 pip install -r requirements.txt 安裝依賴項
- 步驟 3：定義表示 LLM 提示、工具和子任務的圖形節點
- 步驟 4：用邊界連接節點，以建立工作流程的邏輯
- 步驟 5：在專案設定中配置 LLM 和工具端點
- 步驟 6：執行主程式來啟動代理
- 步驟 7：監控輸出並反覆調整圖形設計
平台
- mac
- windows
- linux
LangGraph 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於圖形的代理工作流程編排
- 模組化節點定義，用於提示、工具與邏輯
- 融合 OpenAI、Hugging Face 和自訂 API
- 內建監控與除錯工具
- 可配置的併發和快取機制
優點
- 快速建立 AI 代理的原型
- 模組化與重用性優化
- 簡化與 LLM 和 API 的串接
- 提升複雜工作流程的維護性
- 開源擴展性
LangGraph 的主要使用案例與應用
- 自動化客戶支援聊天機器人
- 資料處理和摘要管道
- 智慧型研究助手，用於資訊檢索
- 業務流程的工作流程自動化
LangGraph 的常見問答
LangGraph 公司信息
LangGraph 評論
5/5
LangGraph 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- Agent Runner