开源模型应用落地-LangGraph101-探索 LangGraph 的无限可能（一）

作者：开源技术探险家
一、前言

    在人工智能的浩瀚星空中，大语言模型无疑是最璀璨的星辰之一，它们以强大的语言理解和生成能力，为我们开启了智能化交互的新纪元。然而，随着应用场景的日益复杂，我们对大语言模型的要求也越来越高，不仅希望它们能处理简单的文本任务，更期待它们在复杂的多任务协作、动态交互等场景中展现出更卓越的性能和灵活性。就在这样的背景下，LangGraph 应运而生，犹如一颗新星，为人工智能领域带来了新的活力与机遇。
    LangGraph 作为 LangChain 生态系统中一颗耀眼的创新之星，为构建基于大语言模型的有状态、多代理应用程序提供了一个全新的范式和强大的框架支持。它以独特的设计理念和卓越的技术实力，为开发者提供了一个强大而灵活的工具，使其能够更轻松地创建智能代理，并将其应用于各种复杂的业务场景。与传统的基于有向无环图（DAG）的解决方案不同，LangGraph 从一开始就将循环作为核心设计理念，允许开发者在图形结构中自由定义循环边和循环节点，从而更加贴合实际编程场景的需求。
   无论是在处理复杂的自然语言任务，还是在构建智能化的工作流程中，LangGraph 都展现出了其独特的优势和巨大的潜力。在接下来的内容中，我们将一同深入探索 LangGraph 的奥秘，了解它的核心特点、使用方法以及在实际应用中的精彩表现，带你领略这一创新框架的魅力所在。
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<hr>二、术语介绍

2.1.LangGraph

     是一个基于 LangChain 构建的开源库，旨在为构建基于大语言模型（LLM）的有状态、多智能体应用程序提供一个全新的范式和强大的框架支持。
核心特点

支持循环图构建：与传统的基于有向无环图（DAG）的框架不同，LangGraph 允许开发者在图形结构中自由定义循环边和循环节点，这对于设计动态和迭代的智能体工作流程至关重要，能使智能体行为更贴近实际编程场景。自动状态管理：具有自动状态管理能力，可在多个交互中跟踪和持久化信息。随着智能体执行任务，状态会动态更新，确保系统能维护上下文并对新输入做出适当响应。多智能体协调：支持在单个图结构中协调多个智能体，每个智能体都可以有自己的提示、LLM、工具和自定义代码，方便构建多智能体系统，使多个智能体能够有效地协同工作，共同完成复杂任务。灵活性与可定制性：开发者可以灵活定义自己的智能体逻辑和通信协议，根据具体用例构建高度定制化的应用，满足不同场景需求。可扩展性与容错性：设计用于支持大规模多智能体应用的执行，具有强大的架

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