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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LangChain：LLM 應用開發的通用框架
使用大型語言模型構建應用程式從根本上不同於傳統軟體開發。LLM 是非確定性的、昂貴的、受上下文視窗限制，且無法自行存取外部資料或執行計算。LangChain 提供了使 LLM 應用程式開發實用、可擴展和生產就緒的架構模式和建構區塊。
AI
Langchain-Chatchat：開源知識庫問答系統與 LLM 整合
組織累積了大量內部文件——技術手冊、政策文件、研究論文和操作指南。一直以來的挑戰是如何將這些靜態知識轉化為可對話查詢的形式。Langchain-Chatchat 提供了一個開源解決方案，將 LangChain 編排框架與 ChatGLM 對話式 AI 結合，實現基於文件的問答功能。
AI
Flowise：用於建構 LLM 應用程式與 AI 代理的開源低程式碼平台
2026 年的 AI 應用程式領域存在一個矛盾：底層模型已變得異常強大，但圍繞它們建構生產應用程式仍然需要大量的技術專業知識。Flowise 以一種已吸引超過 48,000 個 GitHub 星星並獲得 Y Combinator 支持的方法來彌合這一差距——一個視覺化、拖放式平台，將 …
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