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LangGraph:使用 LangChain 构建有状态的多智能体工作流
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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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