LangGraph是什么?一文让你看懂LangGraph的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

LangGraph概述简介

LangGraph是为构建状态化、多智能体(Multi-Agent) 系统而设计的,特别是与大型语言大模型(LLMs)一起使用时,用在创建代理和多代理工作流。作为 LangChain 生态系统的一部分,LangGraph 是图结构的 Agent 框架。LangGraph的核心优势包括支持循环、可控性和持久性,支持定义涉及循环的流程,提供细粒度的流程和状态控制,及内置的持久性功能,支持高级的人工干预和记忆功能。LangGraph平台是一个商业解决方案,用在将应用程序部署到生产环境。

LangGraph的功能特色

循环和分支:支持在应用程序中实现循环和条件逻辑,对于构建复杂的代理架构至关重要。

持久性:在图的每一步之后自动保存状态,支持在任何点暂停和恢复图的执行,以支持错误恢复、人工干预工作流、时间旅行等功能。

人工干预:LangGraph能中断图的执行,用便人工批准或编辑代理计划的下一个行动。

流式支持:支持按每个节点生成的顺序流式传输输出,包括令牌流。

与LangChain集成:LangGraph与LangChain和LangSmith无缝集成,但也能独立使用。

LangGraph的技术原理

状态管理:LangGraph中的每个图执行都能创建一个状态,状态在图的节点之间传递,在每个节点执行后基于返回值更新内部状态。

节点和边:LangGraph用节点表示执行的步骤,边定义节点之间的执行顺序和条件。

条件边:LangGraph支持条件边,下一个节点的执行取决于图的状态。

图类型:支持选择不同类型的图定义状态更新的方式,或用自定义函数定义。

内存和持久性:基于内置的持久性功能,如MemorySaver,保存状态,在不同的执行之间保持上下文。

与LLMs的集成:与大型语言大模型(LLMs)一起工作,支持模型调用定义的工具,根据模型的输出决定下一步的行动。

LangGraph项目介绍

项目官网:langchain-ai.github.io/langgraph

GitHub仓库:https://github.com/langchain-ai/langgraph

LangGraph能做什么?

客户服务自动化:构建聊天机器人和虚拟助手,自动化客户服务流程,提供个性化的客户支持。

数据检索和分析:创建能执行复杂数据检索和分析任务的代理,例如,根据用户查询自动从多个数据源中提取和汇总信息。

业务流程自动化:在企业中自动化复杂的业务流程,如订单处理、库存管理和供应链协调,提高效率和减少错误。

个性化推荐系统:开发根据用户行为和偏好提供个性化推荐和建议的系统。

自然语言处理(NLP)任务:执行复杂的NLP任务,如语言翻译、文本摘要、情感分析等。

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