langgraph

LangGraph篇-人机交互

Human-in-the-loop(人机交互)人机交互（或称“在循环中”）工作流将人类输入整合到自动化过程中，在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用，因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中，人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用案例基于LLM应用中的人机交互工作流的关键使用案例包括：️审查工具调用：人类可以在工具

码农Q！·2025-07-26 03:38

4. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加人机交互)

1.初始化模型首先，我们需要初始化要使用的模型。#Firstweinitializethemodelwewanttouse.fromlangchain_openaiimportChatOpenAImodel=ChatOpenAI(temperature=0,model="glm-4-plus",openai_api_key="your_api_key",openai_api_base="https

ZHOU_CAMP·2025-07-24 17:41

谷歌引入开源全栈 AI 代理栈：借助 Gemini 2.5 和 LangGraph 实现多步网络搜索、反思与综合

对话式AI已迅速从基础聊天机器人框架中发展起来。然而，大多数大型语言模型（LLM）仍存在一个关键限制——它们仅依据静态训练数据生成回复，缺乏自我识别知识空白或执行实时信息综合的能力。因此，这些模型常常给出不完整或过时的答案，尤其在涉及不断演变或小众话题时。为解决这些问题，AI代理必须超越被动查询。它们需要识别信息空白，执行自主网络搜索，验证结果，并完善回复——有效模仿人类研究助手的工作方式。谷歌与

·2025-07-23 04:36

LangGraph人机交互

Agent开发框架之Langgraph第一章Langgraph简介与入门第二章LangGraph条件边与工具调用第三章LangGraph人机交互：中断与调试文章目录Agent开发框架之Langgraph

wwx0622·2025-07-21 03:27

LangGraph教程7：LangGraph子图可控性

文章目录子图可控性子图可控性在复杂的多代理协作场景中，LangGraph支持子图之间的状态共享。主图可以通过状态对象与子图交互，确保各子图能够访问和更新全局状态。

Cachel wood·2025-07-21 03:57

LangGraph教程5：LangGraph持久化管理

文章目录添加持久性内存定义图与代理交互如何管理对话历史添加持久性内存LangGraph具有一个内置的持久化层，通过检查点实现。当您将检查点与图形一起使用时，您可以与该图形的状态进行交互。

Cachel wood·2025-07-21 03:56

【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式

在现在强大的LLM应用程序中，最有用的无外乎就是人机交互工作流，它将人工输入集成到自动化流程中，允许在关键阶段做出决策、验证或更正，因为底层模型可能会偶尔产生不准确之处，在合规性、决策或内容生成等低容错场景中，人工参与可通过审查、更正或覆盖模型输出来确保可靠性。我么的应用程序在什么时候会使用人机交互工作流程呢？审查工具调用：人类可以在工具执行之前审查、编辑或批准LLM请求的工具调用。验证LLM输出

乔巴先生24·2025-07-21 03:26

LangGraph 教程：初学者综合指南（1）

关键概念图结构LangGraph设计的核心是基于图形的应用程序工作流程表示。该图包含两个主要元素：节点-工作的构建块：LangGraph中的每个节点代表应用程序中的一个不同的工作或操作单元。

背太阳的牧羊人·2025-07-21 03:55

LangGraph教程6：LangGraph工作流人机交互

文章目录Human-in-the-loop(人机交互)interruptWarningHuman-in-the-loop(人机交互)人机交互（或称“在循环中”）工作流将人类输入整合到自动化过程中，在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用，因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中，人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用

Cachel wood·2025-07-21 03:24

工业日志AI大模型智能分析系统-后端实现

目录项目主要架构完整系统架构主要系统架构解析图思路解析模板json示例主要核心代码示例LangGraph工作流(backend/ai/workflows.py)LangChainAgents(backend

·2025-07-11 22:48

langgraph的ReAct应用

一、什么是langgraph的ReActLangGraph中的ReAct（Reasoning+Acting）代理是一种结合推理与行动能力的AI代理架构，通过动态决策链实现复杂任务处理。

fishjar100·2025-07-11 16:05

【DeepSeek实战】24、LangGraph完全指南：从入门到实战，构建复杂AI工作流

引言：为什么LangGraph是AI工作流的“下一代引擎”？

无心水·2025-07-10 10:20

LangGraph是为了解决哪些问题？为了解决这些问题，LangGraph采用哪些方法？LangGraph适用于什么场景？LangGraph有什么局限性？

LangGraph旨在解决的问题LangGraph是LangChain生态系统中的一个高级库，它专注于解决构建复杂、有状态、多步LLM应用程序的挑战。

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

【GitHub开源项目实战】Agent-Zero 多模态 Agent 框架的架构实现与实战落地

开源项目实战解析：Agent-Zero多模态Agent框架的架构实现与实战落地关键词：Agent-Zero、LLMAgent、多模态融合、LangGraph、结构化对话、函数调用、RAG、真实场景实战、

观熵·2025-07-06 10:02

结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理

大模型之路·2025-07-03 17:45

LangServer 与 Langgraph 融合架构：构建智能语言服务系统

LangServer与Langgraph融合架构：构建智能语言服务系统LangServer（语言服务器协议）与Langgraph（语言图模型）的结合将创造新一代智能语言处理平台，实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强

小赖同学啊·2025-07-03 06:21

LangSmith 深度解析：构建企业级LLM应用的全生命周期平台

以下是全面技术解析：一、核心架构设计应用层LangSmithSDK采集层处理引擎存储层分析层控制台监控告警1.分层架构详解层级组件功能技术栈应用层LLM应用业务逻辑执行LangChain,LangGraph

小赖同学啊·2025-07-03 06:20

LangGraph 实战教程：构建自定义 AI 工作流

目录1什么是LangGraph2为什么选择LangGraph3环境准备与安装4基础概念图（Graph）节点（Node）边（Edge）状态（State）5构建你的第一个LangGraph流程HelloWorld

AI大模型-王哥·2025-07-02 13:12

LangGraph深度解析：构建持久化、可观测的智能体工作流

一、项目概述与技术定位1.1LangGraph核心价值LangGraph是由LangChain团队推出的开源框架（GitHub仓库：https://github.com/langchain-ai/langgraph

kakaZhui·2025-07-01 00:03

LangGraph 内存与人工介入深度解析：构建有记忆的智能交互系统

LangGraph作为新一代智能体开发框架，通过完善的内存管理机制和人在回路功能，为这些问题提供了系统性解决方案。

佑瞻·2025-07-01 00:03

LangGraph 多智能体系统深度解析：从监督式到群体式架构实战

今天我们就来聊聊LangGraph中的多智能体系统，看看如何通过分解任务到独立智能体，再组合成高效协作的系统，解决这一现实挑战。一、多智能体系统的核心概念与优势1.1为什么需要多智能体系统想象一

佑瞻·2025-07-01 00:32

【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`

LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State（也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型）来组织的：State本质上是整个流程的“快照”，所有跨节点需要保留或传递的数据

等风来不如迎风去·2025-06-30 23:50

【docker】如何正确拉取langgraph-api

加这些配置都没用#设置代理环境变量exportHTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890exportHTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890#设置更长的超时时间exportDOCKER_CLIENT_TIMEOUT=

等风来不如迎风去·2025-06-30 22:49

深度解析 LangGraph 多智能体系统的通信机制与状态管理策略

本文将系统化解析LangGraph中智能体交互的技术细节，帮助开发者构建高效稳定的多智能体协作体系。

佑瞻·2025-06-30 11:59

【LangGraph】langgraph.store.base 模块：定义持久化键值存储的核心模块

有条理的详细介绍langgraph.store.base模块langgraph.store.base模块是LangGraph框架中用于定义持久化键值存储的核心模块，提供了标准化的接口和数据结构，以支持状态管理和长时记忆存储

彬彬侠·2025-06-29 17:34

实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力

langchai机器人实战LangChain（二）：探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain（四）：LangGraph

matianlongg·2025-06-26 12:38

LangGraph--基础学习(Subgraphs 子图)

子图是一个图，它被用作另一个图中的节点-这是应用于LangGraph的封装概念。子图允许您构建具有多个组件的复杂系统，这些组件本身就是图。使用子图的

zsffuture·2025-06-26 00:15

基于LangGraph构建可控制日志分析系统：子图组合与状态管理详解

基于LangGraph构建可控制日志分析系统：子图组合与状态管理详解在现代AI应用开发中，日志分析和故障处理是保证系统稳定运行的重要环节。

AI航海家(Ethan)·2025-06-25 11:12

LangGraph 长期记忆框架解析：类型划分与更新策略实践指南

今天，我们就来系统地探讨LangGraph框架下长期记忆的完整解决方案，帮助你构建真正"有记性"的智能应用。长期记忆的思考框架：构建类人记忆系统的核心逻辑长期记忆是智能体技术中最复杂的挑战之一

佑瞻·2025-06-24 15:17

LangGraph--基础学习（Human-in-the-loop 人工参与循环）

简单来说，智能体无法区分内容的好坏，我们设计智能体的人需要考虑到需要用户接收哪些信息，哪些不需要用户接收，或者让用户做判断的，如果我们设计者可以提取判断，这可以通过这个环节进行解决，怎么解决呢？很简单，当智能体打算调用大模型可以进行检测输入是否符合预期，工具结果返回是否达到我们设计者的预期，如果无法达到，则返回我们人为定义的数据，这就是所谓的人工参与，另一层含义就是智能体的最终决策由人类控制，但是

zsffuture·2025-06-23 18:55

LangGraph--基础学习（stream 流式调用和使用）

前面很多内容都是从大方面了解langgraph和智能体，这样我们已经有了一个很好的全局意识了，现在需要深入掌握一下langgraph的基础功能和开发细节，以此应对后续开发负责的智能体，我们第一个需要学习的就是

zsffuture·2025-06-23 17:21

LangGraph 智能体中 LLM 节点与工具的协作深度解析

在LangGraph智能体中，LLM节点（通常是ChatOpenAI或其他支持函数调用的模型）并不是“魔法般”地知道工具的。

成都犀牛·2025-06-22 14:21

LangGraph 深度学习笔记：构建真实世界的智能代理

LangGraph不仅仅是一个图框架，它是构建具有长期记忆、决策能力和复杂交互的智能代理（IntelligentAgents）的强大引擎。

成都犀牛·2025-06-22 14:20

LangGraph--设计一个给出标准提示词模板的聊天机器人

创建一个聊天机器人，帮助用户生成提示。它将首先收集用户的需求，然后生成提示（并根据用户输入进行优化）。这些功能被分为两个独立的状态，而LLM决定何时在这两个状态之间切换。测试结果如下：fromtypingimportAnnotated,List,Literalfromtyping_extensionsimportTypedDictfromlangchain_deepseekimportChatDe

zsffuture·2025-06-17 12:05

LangGraph--带记忆和工具的聊天机器人

具体情况上一篇文章，这里就不啰嗦了，直接代码了'''给聊天机器人添加记忆功能'''fromtypingimportAnnotatedfromlangchain_deepseekimportChatDeepSeekfromlangchain_tavilyimportTavilySearchfromlangchain_core.messagesimportBaseMessagefromtyping_e

zsffuture·2025-06-16 11:47

【LangGraph】langgraph.store.postgres.PostgresStore 类：于 PostgreSQL 数据库提供的持久化键值存储（？）

langgraph.store.postgres.PostgresStore是LangGraph库中langgraph.store.postgres模块的一个持久化键值存储类，继承自BaseStore和

彬彬侠·2025-06-15 17:18

13.10 LangGraph多轮对话系统实战：Ollama私有部署+情感识别优化全解析

LangGraph多轮对话系统实战：Ollama私有部署+情感识别优化全解析LanguageMentor对话式训练系统架构与实现关键词：多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph

少林码僧·2025-06-10 16:13

LangFlow技术架构分析

LangFlow的可视化技术栈前端节点编辑器·底层框架：基于（一个现代化的React节点绘图库）·功能：·拖拽式构建LangGraph状态机·实时连线定义节点依赖关系·可视化调试循环和分支逻辑与LangGraph

老兵发新帖·2025-06-09 20:00

从零到一：用LangGraph与LLM打造你的首个AI智能体

今天，我们将聚焦于如何首次将LLM集成到LangGraph图中，构建一个“简单机器人”（AgentBot），了解其基本工作原理，并探讨其初始阶段“无记忆”的特点。

浠寒AI·2025-06-07 00:34

基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践

大型概念模型（LargeConceptModels,LCMs）与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案，通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，实现了更精准的情感分析、实体识别和主题

·2025-06-06 14:22

【LangGraph】智能体工作流的新基石

目录一、LangGraph是什么？二、它能干什么？

一叶千舟·2025-06-03 07:26

增强LangChain交互体验：消息历史（记忆）功能详解

LangGraph实现了内置的持久层，允许链状态自动持久化在内存或外部后端（如SQLite、Postgres或Redis）中。

金汐脉动 | PulseTide·2025-06-01 19:08

构建有状态的多智能体应用：深入解析 Python 的 LangGraph 库

LangGraph是由LangChain团队开发的一个Python库，旨在通过图形结构来协调多个LLM代理，实现有状态、多参与者的应用程序。

萧鼎·2025-05-31 09:36

11.9 LangGraph双剑合璧：条件边+固定边实战，效率飙升300%维护成本降60%！

LangGraph条件边与固定边实现原理与应用场景关键词：LangGraph条件边,固定边实现,状态路由,多分支工作流,Agent流程控制1.边的类型与作用原理在LangGraph中，边（Edges）是控制工作流走向的核心机制

少林码僧·2025-05-28 08:15

智能对话系统的短期记忆管理：LangGraph 实战指南

LangGraph提供了强大的工具来管理智能体的短期记忆，帮助开发者轻松实现这一目标。

小何慢行·2025-05-27 15:17

LangGraph实现多智能体的方法

LangGraph的多智能体系统就能做到这一点。它就像一个超级助手团队，每个成员都有自己的专长，一起合作完成复杂的任务。接下来，我们就来看看这个神奇的多智能体系统是如何工作的。