LangGraph核心组件

示例代码

注：将ppt后缀名改为zip后解压

python版本：3.12.4

LangGraph

LangGraph 是一个用于构建有状态的多参与者应用程序的库，利用 LLM 创建代理和多代理工作流。与其他 LLM 框架相比，它提供了以下核心优势：循环性、可控性和持久性。LangGraph 允许您定义涉及循环的流程，这对于大多数代理架构至关重要，使其与基于 DAG 的解决方案区别开来。作为一个非常底层的框架，它提供了对应用程序流和状态的细粒度控制，这对于创建可靠的代理至关重要。此外，LangGraph 包含内置的持久性，支持先进的人机协作和记忆特性。

LangGraph 的灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam。公共接口受 NetworkX 的启发。LangGraph 是由 LangChain Inc 开发的，它是 LangChain 的创建者，但可以在不使用 LangChain 的情况下使用。

LangGraph 平台 是用于部署 LangGraph 代理的基础设施。它是一个商业解决方案，用于将代理应用程序部署到生产环境，构建于开源的 LangGraph 框架之上。LangGraph 平台由多个组件组成，这些组件协同工作以支持 LangGraph 应用程序的开发、部署、调试和监控：LangGraph 服务器（API）、LangGraph SDK（API 客户端）、LangGraph CLI（构建服务器的命令行工具）、LangGraph Studio（用户界面/调试器）。

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官方文档地址：https://langchain-ai.github.io/langgraph/

中文文档地址：https://www.aidoczh.com/langgraph/

主要特性

• 循环和分支：在您的应用程序中实现循环和条件。
• 持久性：在图中的每一步自动保存状态。在任何时刻暂停和恢复图的执行，以支持错误恢复、人机协作工作流、时间旅行等。
• 人机协作：中断图的执行以批准或编辑代理计划的下一个动作。
• 流式支持：在每个节点产生输出时进行流式传输（包括令牌流式传输）。
• 与 LangChain 的集成：LangGraph 与 LangChain 和 LangSmith 无缝集成（但不需要它们）。

LangGraph 平台

LangGraph 平台是一个商业解决方案，用于将代理应用程序部署到生产环境，构建于开源的 LangGraph 框架之上。 以下是一些在复杂部署中常见的问题，LangGraph 平台解决了这些问题：

• 流式支持：LangGraph 服务器提供 多种流式模式，优化以满足各种应用需求
• 后台运行：在后台异步运行代理
• 支持长时间运行的代理：能够处理长时间运行过程的基础设施
• 双重文本：处理用户在代理回复之前收到两条消息的情况
• 处理突发性：任务队列以确保请求在高负载下也能始终如一地处理，不会丢失

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Graph(图)

LangGraph 的核心是将代理工作流建模为图。你可以使用三个关键组件来定义代理的行为

1. 状态：一个共享的数据结构，表示应用程序的当前快照。它可以是任何 Python 类型，但通常是 TypedDict 或 Pydantic BaseModel。
2. 节点：编码代理逻辑的 Python 函数。它们接收当前 状态 作为输入，执行一些计算，并返回一个更新的 状态。
3. 边：Python 函数，根据当前 状态 确定要执行的下一个 节点。它们可以是条件分支或固定转换。