LangGraph Agent是一個可擴展的開源框架，用於建立由大型語言模型支持的智能代理。它具有整合的知識圖記憶存儲、動態函數/工具調用、模組化流程以及規劃/執行元件，以有效維持語境並執行複雜任務。
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LangGraph Agent
LangGraph Agent是一個可擴展的開源框架，用於建立由大型語言模型支持的智能代理。它具有整合的知識圖記憶存儲、動態函數/工具調用、模組化流程以及規劃/執行元件，以有效維持語境並執行複雜任務。
精選
LangGraph Agent 是什麼？
LangGraph Agent將LLMs與圖結構記憶相結合，以建立能記憶事實、推理關係並在需要時調用外部函數或工具的自主代理。開發者定義記憶架構為圖節點與邊，插入自訂工具或API，並通過可配置的規劃者與執行器協調代理工作流程。此方法提升語境保持、促進知識驅動的決策，並支持在多元應用中進行動態工具調用。
誰會使用 LangGraph Agent？
- 人工智慧研究人員
- 機器學習工程師
- 軟體開發人員
- 資料科學家
- 自動化架構師
如何使用 LangGraph Agent？
- 步驟一：從GitHub克隆儲存庫。
- 步驟二：使用pip安裝Python相依套件。
- 步驟三：配置圖形記憶存儲（例如Neo4j或記憶體中存儲）。
- 步驟四：在配置中定義你的LLM提供者和工具調用函數。
- 步驟五：使用提供的規劃器與執行器類別實作代理任務與流程。
- 步驟六：啟動代理並監控日誌以獲取記憶檢索與工具調用資訊。
平台
- mac
- windows
- linux
LangGraph Agent 的核心特徵與益處
主要功能
- 基於圖的記憶存儲以保持語境
- 模組化LLM代理流程（規劃、推理、執行）
- 動態函數與工具調用
- 可配置的知識圖架構
- 內建規劃器與執行器
- 可擴展的插件架構
優點
- 加強的語境意識，透過知識圖記憶
- 彈性的自訂工具與API整合
- 利用結構化關係改進決策能力
- 可擴展且模組化的代理設計
- 開源社群支持
LangGraph Agent 的主要使用案例與應用
- 具有過去互動記憶的自動化客戶支援
- 智慧任務排程與流程自動化
- 從領域圖查詢資料與取得知識
- 用結構化記憶原型研究代理
- 結合先前知識的互動式教育導師
LangGraph Agent 的常見問答
LangGraph Agent 公司信息
LangGraph Agent 評論
5/5
LangGraph Agent 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- AutoGPT
- BabyAGI
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel