langgraph

【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。
小何慢行·2025-05-27 15:17

LangGraph框架中怎样定义工具tools

基本信息LangGraph创建工具的几种方法及工具的使用模型调用通义千问（阿里Tongyi大模型）定义简单工具工具是一种封装函数及其输入模式的方法，可以将其传递给支持工具调用的聊天模型。
小何慢行·2025-05-27 15:47

深度学习-126-LangGraph之基础知识(三)添加记忆和Human_in_the_loop的聊天机器人

文章目录1聊天机器人(基于内置工具节点)1.1百度搜索工具1.2绑定工具的聊天模型1.3创建图(基于内置节点)1.4调用图2聊天机器人(添加记忆)2.1创建MemorySaver2.2创建图2.3编译图(带记忆)2.4调用图(带线程)3Human-in-the-loop3.1工具节点human_assistance3.2绑定工具的聊天模型3.3聊天机器人3.4调用图3.5恢复执行3.5.1invo
皮皮冰燃·2025-05-27 15:16

LangChain03-图数据库与LangGraph

图数据库与LangGraph集成实践1.引言在构建智能问答系统、推荐引擎或复杂决策流程时，传统的关系型数据库和向量数据库往往难以满足对实体关系建模和多跳推理的需求。
江畔柳前堤·2025-05-26 03:45

LLM架构实战：用 LangChain 和 LangGraph 打造多智能体研究助手（含代码）

今天，我们就来深入探讨大语言模型的架构，尤其是单智能体和多智能体架构，并手把手教大家用LangChain和LangGraph搭建一个多智能体研究助手。
大模型之路·2025-05-23 01:54

【LangGraph】langgraph.prebuilt.create_react_agent() 函数：快速创建基于 ReAct（Reasoning + Acting）架构的智能代理

本文是对langgraph.prebuilt.create_react_agent函数的详细且全面的介绍，涵盖其定义、功能、设计理念、参数、返回值、使用场景、实现原理、示例代码、高级用法、注意事项、与其他方法的对比
彬彬侠·2025-05-20 07:22

【拥抱AI】Deer-Flow字节跳动开源的多智能体深度研究框架

该项目基于LangGraph和LangChain框架构建，旨在通过整合语言模型（LLM）与专业工具链（如网络搜索、爬虫、代码执行），实现端
奔跑草-·2025-05-19 00:53

【LangGraph】typing.Annotated ：为类型添加元数据（类型约束或行为）

typing.Annotated是一个与类型注解相关的工具，常用于为类型添加元数据，特别是在需要更精细的类型定义或与外部库（如Pydantic或LangGraph）集成时。
彬彬侠·2025-05-15 13:33

langgraph的使用

文章目录简介构建基础ChatBot使用Tools强化ChatbotChatBot添加记忆人工介入工作流简介若langgraph无法直接访问，则从langchain架构进入;使用LLM构建健壮且有状态的多参与者应用程序
laufing·2025-05-15 02:22

LangGraph(三)——添加记忆

目录1.创建MemorySaver检查指针2.构建并编译Graph3.与聊天机器人互动4.问一个后续问题5.检查State参考1.创建MemorySaver检查指针  创建MemorySaver检查指针：fromlanggraph.checkpoint.memoryimportMemorySavermemory=MemorySaver()  这是位于内存中的检查指针，仅适用于QuickStart教
梦醒沉醉·2025-05-14 20:42

[特殊字符] 本地大模型编程实战(29)：用大语言模型LLM查询图数据库NEO4J(2)

本文将基于langgraph框架，用LLM查询NEO4J图数据库，构建可定制、能应对复杂场景的工作流！核心亮点是否用户提问是否电影相关?
AI大模型顾潇·2025-05-13 14:52

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术：MCP、A2A、Reasoning LLMs-企业级大模型智能体关键技术

谈及企业级大模型智能体，我相信大家尤其是从去年9月，即2024年9月开始，接触到了越来越多与之相关的技术，包括很多框架，例如langchain、langgraph、crewAI。当然，
·2025-05-11 22:41

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术：MCP、A2A、Reasoning LLMs-1

关键技术：MCP、A2A、ReasoningLLMs-1关键词：MCP、A2A、ADK、DeepSeek、ReasoningLLMs、ReinforcementLearning、ComputerUse、LangGraph
·2025-05-11 15:37

本地大模型编程实战(29)查询图数据库NEO4J(2)

本文将基于langgraph框架，用LLM(大语言模型)查询图数据库NEO4J。它可以定义清晰复杂的工作流，能应对比较复杂的应用场景。
火云牌神·2025-05-02 10:21

conda管理python环境

CSDN博客conda管理python环境-CSDN博客快速搭建对象存储服务-Minio，并解决临时地址暴露ip、短链接请求改变浏览器地址等问题-CSDN博客大模型LLMs的MCP入门-CSDN博客使用LangGraph
素雪风华·2025-05-01 16:59

【AI News | 20250421】每日AI进展

AIRepos1、langgraph-mcp-agents基于LangGraph的AI智能体系统，集成了MCP，使AI助手能访问各种数据源和API。
三道杠卷胡·2025-04-30 08:00

LangGraph中的线程模型与状态管理

LangGraph中的线程模型与状态管理在构建现代AI应用，特别是持久化会话和长期运行工作流时，状态管理是一个核心挑战。
AI Agent首席体验官·2025-04-26 12:09

[LangGraph教程]LangGraph04——支持人机协作的聊天机器人

在上一节中，我们构建了带记忆功能的聊天机器人，详见[LangGraph教程]LangGraph03——为聊天机器人添加记忆。但是之前的程序仍然有可以优化的地方。
古希腊掌管学习的神·2025-04-26 05:25

基于python手撕一个会规划执行的Agent

写在前面一个思考：不依赖LangGraph框架，我们能否实现一个Plan-and-Execute风格的Agent。
kakaZhui·2025-04-24 20:04

一步步教你LangGraph Studio：可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体！

LangGraph是基于LangChain的AI智能体开发框架，支持用有向图（DAG）描述复杂逻辑流。
明天还Ai吗·2025-04-24 18:47

LangGraph中如何接入大模型做问答流程

一、LangGraph底层原理与基础应用（一）核心概念节点：在LangGraph里，节点作为核心组件，以Python函数形式存在，可同步或异步执行。
上有晨光·2025-04-24 16:05

Langgraph底层源码解析

一、LangGraph的Graph基类解析Graph基类的核心作用：Graph基类是LangGraph框架中管理和定义图结构的关键部分，负责对图进行整体构建与管理，包括添加节点、边以及设定节点间的动态流转逻辑等
上有晨光·2025-04-24 16:05

langgraph 多智能体 Multi-agent supervisor

1.工具定义1.1网络搜索工具fromtypingimportAnnotatedimportosfromlangchain_community.tools.tavily_searchimportTavilySearchResultsfromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_experimental.utilitiesimportPythonRE
ZHOU_CAMP·2025-04-24 01:57

用 Map-Reduce 并行化处理长文本总结：基于 LangGraph 的实践指南

通过将任务分解为并行的映射（Map）阶段和聚合的归约（Reduce）阶段，我们可以轻松应对任意长度的文本，今天我们就来聊聊如何基于LangGraph框架实现这一流程。
佑瞻·2025-04-23 10:16

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（六）Llama 3 已训练的大模型合并LoRA权重参数

LlaMA3系列博客基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（一）基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型（二）基于LlaMA3+LangGraph在
段智华·2025-04-22 13:06

GitHub 19.2k Star 开源神器：ScrapeGraphAI——自然语言驱动的智能爬虫革命！

它基于LangChain与LangGraph技术，将大语言模型（LLM）与图逻辑结合，实现**“一句话抓取全网数据”**。
东方佑·2025-04-19 09:41

Agno框架介绍：用于构建多模态智能体的轻量库

其速度号称比LangGraph快上万倍，内存使用量则仅为1/50。在开发代理式AI时，开发者往往需要在速度、灵活性和资源利用率间反复权衡。
码农Q！·2025-04-19 04:09

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。
沙子可可·2025-04-14 09:41

LangGraph异步化sqlite checkpoint

安装pipinstalllanggraph-checkpoint-sqlite异步checkpiont初始化：fromlanggraph.checkpoint.sqlite.aioimportAsyncSqliteSaverconn=aiosqlite.connect(":memory:",check_same_thread=False)memory=AsyncSqliteSaver(conn)如
花开终为谢·2025-04-13 09:38
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