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简化生成式AI：从开发到可观测性（开源）
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
文章介绍了一个开源工具包，用于构建生成式AI应用的代理工作流。主要组件包括LangChain、LangGraph和Langfuse。LangChain连接不同组件，LangGraph创建多代理工作流，Langfuse提供可观测性。通过示例展示用户输入分类系统的实现，并详细介绍图形创建、代理创建和Langfuse集成步骤。作者建议使用开源LLM降低成本，并欢迎反馈。
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关键要点
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介绍了一个开源工具包，用于构建生成式AI应用的代理工作流。
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主要组件包括LangChain、LangGraph和Langfuse。
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LangChain是开发LLM驱动应用的流行框架，连接不同组件。
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LangGraph用于构建状态保持的多代理应用，创建代理和多代理工作流。
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Langfuse提供LLM驱动应用的可观测性，提供详细的跟踪和性能洞察。
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通过示例展示了用户输入分类系统的实现。
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实现步骤包括图形创建、代理创建和Langfuse集成。
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建议使用开源LLM以降低成本，欢迎反馈。
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