LangGraph：使用 LangChain 构建有状态的多智能体工作流
第一代 LLM 智能体遵循一个简单、可预测的循环——即思考、行动、观察的 ReAct 模式。但实际应用需要更复杂的编排：多个智能体协同工作、条件分支、人工监督、跨复杂工作流的持久状态，以及循环回溯以进行优化的能力。LangGraph 提供了使这些模式成为可能的基于图的架构。
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LangChain：LLM 应用程序开发的通用框架
使用大语言模型构建应用程序与传统软件开发有着根本的不同。LLM 是非确定性的、昂贵的、受限于上下文窗口，并且无法自行访问外部数据或执行计算。LangChain 提供了使 LLM 应用程序开发变得实用、可扩展和生产就绪的架构模式和构建块。
AI
Langchain-Chatchat：开源知识库问答系统与 LLM 集成
组织积累了大量内部文档——技术手册、政策文件、研究论文和操作指南。一直以来的挑战是如何将这些静态知识转化为可对话查询的形式。Langchain-Chatchat 提供了一个开源解决方案，将 LangChain 编排框架与 ChatGLM 对话式 AI 结合，实现基于文档的问答功能。
AI
Flowise：用于构建 LLM 应用与 AI 代理的开源低代码平台
2026 年的 AI 应用领域存在一个矛盾：底层模型已变得异常强大，但围绕它们构建生产应用仍然需要大量的技术专业知识。Flowise 以一种已吸引超过 48,000 个 GitHub 星标并获得 Y Combinator 支持的方法来弥合这一差距——一个可视化、拖放式平台，将 …
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