LangGraph – 一个用于创建和实施多代理动态工作流的开源图结构框架

LangGraph代表的是一个特定的系统或项目，它在不同的上下文中可能具有各种含义和用途。这里的描述较为宽泛，因为没有提供具体细节来准确界定其特性与功能。不过，总体而言，它可以被视作一种专注于语言处理的技术框架或是工具集合。

LangGraph专为打造具备状态管理和支持多智能体特性的系统而开发，尤其适用于同大规模语言模型(LLMs)结合的情境中，以促进代理及多元代理流程的构建。该工具旨在语言链路作为生态系统的一环，LangGraph 提供了一个基于图结构的代理框架。该框架的核心优势在于它能够处理循环、实现流程控制以及确保数据持久化。具体来说，它可以定义包含循环的任务流，并提供详细的执行过程和状态管理功能，同时具备内置的数据持久性机制，这有助于支持复杂的人工干预需求及增强记忆能力。LangGraph 平台旨在为商业应用的生产环境部署提供解决方案。

LangGraph的核心特点

• 迭代与选择结构在应用程序内嵌入循环与条件判断功能，对打造复杂代理结构极为关键。
• 持续性于图操作过程中的每个阶段均实现自动存档功能，确保可以在任意时刻停止或重启图表处理流程，并且该机制兼容故障恢复、外部介入调整及回溯特定步骤等应用场景。
• 人为介入LangGraph可以暂停图的操作流程，以便人工审核或调整后续步骤的代理规划。
• 支持连续处理提供按照各节点创建次序逐条推送输出的功能，涵盖令牌流。
• 实现与LangChain的结合LangGraph能够与LangChain及LangSmith实现无缝对接，同时支持单独运行。

LangGraph的核心技术机制

• 状态操控在LangGraph里，每次图形运行都会生成一种状况，这种状况会在图形的不同节点间流转，并且随着每一个节点操作完成后根据其输出结果来调整内在的状态。
• 顶点与连线在LangGraph中，通过节点来展示各个操作步骤，并利用边来界定这些节点间的执行次序及关联条件。
• 边界要求LangGraph具备条件边功能，后续节点的运行由图形当前状态决定。
• 图形种类提供多种图类型的状态更新选项，并允许通过自定义函数来设定。
• 存储与持续性依托其内部集成的持久化特性，诸如存储空间优化器维持状态信息，以在各个执行过程间持续保留对话背景。
• 整合LLMs功能在利用大规模语言模型的过程中，能够支持按照预设规则调动相关工具，并依据模型生成的结果来规划后续步骤。

LangGraph项目的仓库位置

• 官方网站ของโครงการ：在langchain-ai的GitHub页面上可以找到langgraph的相关信息。
• Git代码库：在GitHub平台上可以找到由langchain-ai团队维护的项目——langgraph，其网址为https://github.com/langchain-ai/langgraph。

LangGraph的使用情境

• 自动化的客户支持服务创建聊天机器人与虚拟助理，以实现客户服务流程的自动化，并给予用户定制化的帮助体验。
• 信息查找与解析构建能够处理复杂的资料搜索与分析工作的代理程序，比如依据用户的询问自动整合并总结来自多种数据来源的信息。
• 企业操作自动化的实现于公司内部实现复杂商业操作的自动化，例如订单管理、存货监控及供应链接合等工作，能够显著提升运作效率并降低失误率。
• 定制化推荐引擎构建一个能够依据用户的行动与喜好来推送定制化建议和推荐的系统。
• 文本处理(NLP)工作完成诸如语言转换、文章概要生成和情绪评估之类的复杂自然语言处理作业。