LangGraph 是一個開放原始碼的 Python 框架，讓開發者可以使用導向圖來設計與執行複雜的語言模型工作流程。它提供代表 LLM 呼叫、資料轉換與分支邏輯的節點，以及快取、並行執行與視覺化等功能。用戶可以輕鬆組合可重用的元件、整合多個 AI 模型、追蹤資料流，並透過直觀的圖形結構進行監控。
推廣此工具
更新此工具
LangGraph
LangGraph 是一個開放原始碼的 Python 框架，讓開發者可以使用導向圖來設計與執行複雜的語言模型工作流程。它提供代表 LLM 呼叫、資料轉換與分支邏輯的節點，以及快取、並行執行與視覺化等功能。用戶可以輕鬆組合可重用的元件、整合多個 AI 模型、追蹤資料流，並透過直觀的圖形結構進行監控。
精選
LangGraph 是什麼？
LangGraph 提供多功能的基於圖形的介面，以協調在複雜 AI 工作流程中的語言模型操作與資料轉換。開發者定義一個圖，圖中的每個節點代表一個 LLM 呼叫或資料處理步驟，而邊則指定輸入與輸出的流程。支援多個模型提供者如 OpenAI、Hugging Face 及自訂端點，使模組化管道的組合與重用變得容易。功能包括結果快取、平行與串行執行、錯誤處理以及內建的圖形視覺化除錯。透過將 LLM 操作抽象成圖節點，簡化多步推理任務、文件分析、聊天機器人流程及其他高階 NLP 應用的維護，加快開發速度並確保擴展性。
誰會使用 LangGraph？
- AI 研究人員
- 機器學習工程師
- NLP 開發者
- 資料科學家
- 軟體開發人員
如何使用 LangGraph？
- 步驟一：使用 pip 安裝 LangGraph (`pip install langgraph`)。
- 步驟二：在您的 Python 項目中引入 LangGraph (`from langgraph import Graph`)。
- 步驟三：定義 LLM 呼叫、資料轉換及分支邏輯的節點。
- 步驟四：連接節點，指定邊來決定資料流向。
- 步驟五：執行圖形，監控進度，並使用內建工具進行結果可視化。
平台
- mac
- windows
- linux
LangGraph 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於圖形的語言模型工作流程協調
- 支援多個 LLM 提供者（OpenAI、Hugging Face、自訂）
- 模組化管道組合與可重用節點
- 平行與串行執行控制
- 內建快取與錯誤處理
- 用於除錯與監控的圖形視覺化
優點
- 簡化複雜的多步 AI 工作流程
- 提升程式碼模組化與重用性
- 加速開發與除錯過程
- 跨模型與任務的擴展性
- 改善維護與協作
LangGraph 的主要使用案例與應用
- 建立多輪對話聊天機器人流程
- 自動化文件分析與摘要管道
- 串接 LLM 進行逐步推理任務
- 開發自訂問答系統
- 協調資料擷取與轉換流程
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
- Haystack
- Flowise