深入学习LLM开发 第十四章：LangGraph介绍（上）

LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个重要组件，专门用于构建和管理复杂的 有状态、多步骤应用。它通过图形化编程的方式，帮助开发者设计、调试和执行包含循环、分支和状态转移的工作流程，尤其适合需要长期记忆和动态决策的 AI 应用场景。

计划用三个章节进行介绍：第一部分介绍基本功能，第二部分介绍基于LangGraph的应用构建，第三部分介绍一些高级特性。本周是第一部分的内容（万字长文）。

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LangGraph的优势

LangGraph 是为希望构建强大、适应性强的 AI 代理的开发者而构建的。开发者选择 LangGraph 是因为

• 可靠性和可控性。 通过审核检查和人工审批来引导代理行为。LangGraph 为长期运行的工作流程持久化上下文，使您的代理保持在正确的轨道上。
• 底层和可扩展性。 使用完全描述性的底层原语构建自定义代理 — 摆脱限制定制的僵化抽象。设计可扩展的多代理系统，每个代理都服务于针对您的用例量身定制的特定角色。
• 一流的流式传输支持。 通过令牌到令牌的流式传输和中间步骤的流式传输，LangGraph 让用户清晰地了解代理推理和行为的实时展开。

简单说明LangGraph

核心特性