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如何使用LangChain和LangGraph：初学者的AI工作流指南
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
人工智能发展迅速，LangChain和LangGraph是两个开源框架，分别专注于线性工作流和图形化方法，适合构建复杂的AI应用。两者结合使用可提高开发效率。
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关键要点
- 人工智能发展迅速，LangChain和LangGraph是两个开源框架。
- LangChain专注于构建线性工作流，而LangGraph采用图形化方法。
- LangChain通过链和工具连接模型、数据源和工具，简化了AI应用的构建。
- LangGraph引入图形化结构，支持循环、分支和并行路径，适合构建智能代理系统。
- LangChain适合简单工具的构建，而LangGraph适合需要多步骤推理的复杂应用。
- 两者都支持记忆功能，使AI能够在交互中保持上下文。
- LangSmith是一个监控和调试工具，帮助开发者可视化和优化AI应用。
- LangChain生态系统包括LangChain Core、LangGraph、LangSmith和LangServe，形成完整的工具链。
- 对于初学者，建议从LangChain开始，随着项目复杂度增加再转向LangGraph。
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