LangGraph：使用 LangChain 構建有狀態的多代理工作流程
第一代 LLM 代理遵循一個簡單、可預測的迴圈——思想、行動、觀察的 ReAct 模式。但現實世界的應用程式需要更複雜的編排：多個代理協同工作、條件分支、人類監督、跨複雜工作流程的持久狀態，以及迴圈回溯以進行改進的能力。LangGraph 提供了使這些模式成為可能的基於圖形的架構。
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ScrapeGraphAI：LLM 驅動的圖形邏輯網頁爬取工具
傳統的網頁爬取很脆弱。基於 CSS 選擇器和 XPath 表達式建立的爬蟲，在目標網站更新其 HTML 結構時就會失效。大規模維護爬蟲變成了不斷追趕版面變化、重構選擇器和重新測試管線的遊戲。ScrapeGraphAI 採用了一種根本不同的方法：它不硬編碼提取規則，而是使用 LLM 從語意上 …
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