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Juncture 是 LangGraph 的 Rust 实现,旨在将核心编程模型移植到 Rust,提供编译期安全和多核并行。它支持人机协作、流式模式和跨线程存储,基准测试显示其性能显著优于 LangGraph。目前项目处于早期阶段,欢迎反馈。

Juncture -- LangGraph 的 Rust 实现,用于构建 LLM 智能体应用的状态机框

Rust.cc
Rust.cc · 2026-06-02T09:16:57Z
读:LLM Agent 入门——经典 Agent 分类与 LangChain/LangGraph 实践

本文介绍了LLM Agent的分类与实现,涵盖五种Agent类型及其核心机制。通过LangChain和LangGraph框架,展示了从简单反射Agent到基于目标和效用的Agent的复杂化过程。强调了Agent设计中的感知、决策和行动循环,以及根据问题复杂度选择合适工具和框架的原则。最后总结了Agent分类的连续性和框架与复杂度的匹配。

读:LLM Agent 入门——经典 Agent 分类与 LangChain/LangGraph 实践

暗无天日
暗无天日 · 2026-05-30T00:00:00Z
如何使用LangGraph、MCP和A2A构建多代理AI系统 [完整书籍]

本文介绍了通过A2A协议构建多代理系统的方法,解决了状态恢复和工具访问标准化的问题。该系统能够规划学习路线、解释主题并进行测验,广泛应用于销售培训和客户支持等领域,展示了其灵活性和可扩展性。

如何使用LangGraph、MCP和A2A构建多代理AI系统 [完整书籍]

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-04-30T14:35:00Z
Kensho如何利用LangGraph构建多代理框架以解决可信金融数据检索

Kensho开发的Grounding系统简化了S&P Global的数据检索,提供统一接口,确保实时获取可信金融信息。该系统通过多代理框架和LangGraph工具解决数据碎片化,提高数据访问效率和准确性,满足金融行业的高信任需求。

Kensho如何利用LangGraph构建多代理框架以解决可信金融数据检索

LangChain Blog
LangChain Blog · 2026-03-26T19:39:21Z
如何使用LangGraph开发AI代理:实用指南

AI代理是现代聊天机器人的升级版,能够利用多种工具回答问题。本文介绍如何使用LangGraph构建此类代理,并结合FinanceGPT项目的代码示例,帮助用户理解其工作原理。用户需掌握Python、LLM基础和LangChain知识。LangGraph通过图形化工作流管理状态和工具调用,从而有效处理复杂问题。

如何使用LangGraph开发AI代理:实用指南

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-02-19T00:45:04Z
Remote如何利用LangChain和LangGraph通过AI快速接入数千名客户

Remote通过构建代码执行代理,自动化HR和薪资数据迁移,解决了大规模数据处理中的准确性和合规性问题,提升了数据处理的速度和可靠性。

Remote如何利用LangChain和LangGraph通过AI快速接入数千名客户

LangChain Blog
LangChain Blog · 2026-01-19T16:00:07Z
Remote如何利用LangChain和LangGraph通过AI快速接入数千客户

Remote通过构建代码执行代理,自动化HR和薪资数据迁移,提升了效率。该代理结合大型语言模型的推理能力与确定性代码执行,确保数据的准确性和合规性。利用LangChain和LangGraph,Remote实现了快速可靠的数据转换,增强了工作流程的可扩展性和安全性。

Remote如何利用LangChain和LangGraph通过AI快速接入数千客户

LangChain Blog
LangChain Blog · 2026-01-19T16:00:07Z

LangGraph 通过有向图模型解决 LLM 的幻觉问题,支持循环、状态管理和人机协作,适用于金融等高风险领域,确保输出的确定性和自动回退功能。

LangGraph 是如何让LLM产生确定性输出的?

luozhiyun`s Blog 我的技术分享
luozhiyun`s Blog 我的技术分享 · 2026-01-10T12:46:07Z
深入探讨LangGraph机制与智能体设计模式

文章探讨了LangGraph的机制与智能体设计模式,指出其与Google Pregel图计算模型的相似性。作者在开发CVE评估智能体时遇到调度问题,导致双重执行,揭示了智能体编排的复杂性。LangGraph采用批量同步并行(BSP)模型,旨在解决多智能体协作中的状态一致性和循环依赖问题,从而提高系统的稳定性和可预测性。

深入探讨LangGraph机制与智能体设计模式

Shadow Walker 松烟阁
Shadow Walker 松烟阁 · 2026-01-05T13:38:33Z
LangGraph 机制深度解析与Agent模式设计

本文解析LangGraph框架,基于Google Pregel图计算模型探讨Agent设计,分析多智能体协作中的竞态条件和状态一致性问题,强调BSP模型在Agent编排中的优势,提供高效的状态管理和并行计算能力。

LangGraph 机制深度解析与Agent模式设计

Shadow Walker 松烟阁
Shadow Walker 松烟阁 · 2026-01-04T15:13:13Z
如何使用LangChain和LangGraph构建AI代理:打造一个自主的星巴克智能助手

2023年,我开始使用ChatGPT,最初是无状态的聊天机器人。2024年,升级为可以调用工具和搜索互联网的AI代理。我通过LangChain和LangGraph构建了一个智能的星巴克咖啡师,能够处理订单并保存对话历史。

如何使用LangChain和LangGraph构建AI代理:打造一个自主的星巴克智能助手

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2025-12-19T00:21:01Z
Fastweb与Vodafone:利用LangGraph和LangSmith通过AI代理转型客户体验

Fastweb与Vodafone通过AI转型提升客户服务,推出Super TOBi和Super Agent。Super TOBi利用LangChain和LangGraph处理复杂客户互动,提高响应速度和满意度;Super Agent为呼叫中心顾问提供即时支持,确保高效解决问题。两者结合实现智能自动化,持续优化客户体验。

Fastweb与Vodafone:利用LangGraph和LangSmith通过AI代理转型客户体验

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-12-16T20:50:55Z
Fastweb与Vodafone:利用LangGraph和LangSmith的AI代理转型客户体验

Fastweb与Vodafone通过AI转型提升客户服务,推出Super TOBi和Super Agent。Super TOBi利用LangChain和LangGraph处理复杂客户互动,提高响应速度和满意度;Super Agent为呼叫中心顾问提供即时支持,确保高效解决问题。两者结合实现智能自动化,优化客户体验。

Fastweb与Vodafone:利用LangGraph和LangSmith的AI代理转型客户体验

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-12-16T20:50:55Z
使用LangGraph构建ReAct代理:初学者指南

本文介绍了ReAct(推理+行动)模式及其在LangGraph中的实现。ReAct循环包括推理、行动和观察,适用于构建智能代理。文章分为两部分:第一部分创建简单的硬编码代理,第二部分利用大语言模型增强代理的动态决策能力。通过图结构,代理有效管理信息流,提升复杂行为的理解与维护。

使用LangGraph构建ReAct代理:初学者指南

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2025-11-12T11:00:24Z
如何使用LangChain和LangGraph:初学者的AI工作流指南

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。

如何使用LangChain和LangGraph:初学者的AI工作流指南

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2025-11-05T17:23:58Z
LangChain和LangGraph代理框架达到1.0里程碑

LangChain和LangGraph 1.0发布,专注于AI代理构建。LangChain提供高层接口,简化开发并支持中间件定制;LangGraph适合复杂工作流,具备持久化和人机协作功能。新版本承诺稳定性,减少破坏性更改,并推出统一文档网站。

LangChain和LangGraph代理框架达到1.0里程碑

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-10-22T14:58:46Z

本文分析了微软Agent Framework与LangGraph两大Agent框架的技术内核、架构哲学及实战选型,适合AI应用架构师、企业开发者及Python工程师。文章探讨了两者在企业级稳定性、灵活性和工作流编排等方面的差异,并提供技术选型建议与最佳实践,帮助团队做出明智决策。

Agent智能体框架大对决:微软Agent Framework与LangGraph的深度技术剖析——谁是你的最佳生产力伙伴?

dotNET跨平台
dotNET跨平台 · 2025-10-06T07:16:40Z
Monte Carlo:利用LangGraph和LangSmith构建数据与AI可观察性代理

Monte Carlo是一款数据与AI可观察性平台,旨在帮助企业监控数据和AI的可靠性。其新推出的故障排除代理可同时处理多个假设,加速根本原因分析,并通过LangGraph高效进行多路径故障排查,提升数据工程师的工作效率。此外,Monte Carlo利用LangSmith进行调试,增强代理能力,以更快解决数据问题。

Monte Carlo:利用LangGraph和LangSmith构建数据与AI可观察性代理

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-09-11T04:30:49Z
构建LangGraph:从基本原理设计代理运行时

LangGraph是一个低级代理框架,旨在提升生产环境中代理的可靠性和可扩展性。基于LangChain的反馈,新版1.0支持并行化、流式处理和任务队列等功能,适合构建高效的AI代理。

构建LangGraph:从基本原理设计代理运行时

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-09-04T16:26:16Z
LangChain 和 LangGraph 1.0 Alpha 版本发布

今天发布了LangGraph和LangChain的v1.0 alpha版本,支持Python和JS。LangGraph是低级代理编排框架,LangChain帮助开发者快速构建AI功能。1.0版本无重大变更,提供新文档网站以集中资源,欢迎反馈。

LangChain 和 LangGraph 1.0 Alpha 版本发布

LangChain Blog
LangChain Blog · 2025-09-02T17:02:02Z
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