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LangGraph是LangChain团队推出的AI Agent编排框架,核心定位是帮助开发者构建有状态、可循环的多步骤AI应用。其核心功能包括状态图定义、条件分支路由、人机交互节点、持久化检查点,能够实现复杂的Agent工作流和决策逻辑。该工具面向AI应用开发者、工程师和技术团队,适用于客服机器人、数据分析流水线和多步骤AI工作流构建等场景。
通过pip安装langgraph库,配置LLM模型和开发环境,确保Python版本和依赖项满足要求。
定义状态对象的数据结构,包含工作流执行过程中需要传递和更新的所有字段,使用TypedDict规范状态类型定义。
创建状态图,添加节点函数定义每个处理步骤的逻辑,添加边定义节点间的执行顺序和条件路由规则,配置开始和结束节点。
在关键决策点插入人机交互节点和检查点配置,确保工作流的安全性和可恢复性,添加错误处理和重试策略。
编译并运行状态图,通过输入触发工作流执行,监控状态变化和节点执行结果,使用时间旅行功能调试和优化工作流逻辑,根据执行日志持续迭代改进。
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