Agent 与工具调用图文讲义1482 字

LangGraph工作流与人机交互

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《LangGraph工作流与人机交互》共 14 页、0.1 万字,通篇围绕 工作流、合规、幻觉、上下文 展开,归在「Agent 与工具调用」这一层。

覆盖工作流合规幻觉上下文工具调用安全

适合要让 AI 真的去干活、不只是陪人聊天的人

目录骨架(8 节)
  1. LangGraph 工作流与人机交互
  2. LLM 应用中的“信任悖论”
  3. 解决方案:引入“人机回环”(Human-in-the-Loop)
  4. LangGraph 中的典型人机交互场景
  5. 核心问题:工作流暂停了,但它的状态和历史记录怎么办?
  6. 实战演练:构建带有人工审核节点的流程
  7. 演练 1/4:定义状态与节点
  8. 演练 2/4:设置中断点

原 PDF 已逐页还原成图,共 14 页,这里先放前 3 页,其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01LangGraph 工作流与人机交互
  2. 02本次分享大纲
  3. 03LLM 应用中的“信任悖论”
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第 1 页:LangGraph 工作流与人机交互
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LangGraph 工作流与人机交互

驾驭大模型:从自动化到人机协同

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本次分享大纲

本次分享大纲

  1. 问题的提出:大语言模型应用中的“信任悖论” 2. 核心理念:引入“人机回环”实现协同智能 3. 关键机制:工作流的“暂停”与“记忆”(Interrupt’ &'Checkpointer:)

Interpointer_zoa s = new _miturns_tea ()(Interrupt& 'Checkpointer')

4.实战演练:构建一个可中断和恢复的工作流 5. 总结:开后人机协同新范式

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第 3 页:LLM 应用中的“信任悖论”
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LLM 应用中的“信任悖论”

我们如何信任一个我们无法完全控制的系统?

承诺:强大的自主能力

内容创作

数据分析

工具使用

风险:不可预测的结果

事实错误(幻觉)

合规风险

不当输出

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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