使用 LangGraph 开发智能体

LangGraph 提供了构建基于智能体应用的低级原语和高级预构建组件。本节重点介绍旨在帮助您快速可靠地构建智能体系统而无需从头实现编排、内存或人工反馈处理的预构建、可复用组件。

主要特性

LangGraph 包含了构建健壮、生产就绪的智能体系统所需的几项关键能力

• 内存集成：原生支持短期（基于会话）和长期（跨会话持久化）内存，使聊天机器人和助手能够保持状态。
• 人机协作控制：执行可以无限期暂停以等待人工反馈——不同于受实时交互限制的基于 websocket 的解决方案。这使得工作流程中任何环节都可以进行异步审批、修正或干预。
• 流式处理支持：实时流式传输智能体状态、模型 token、工具输出或组合流。
• 部署工具：包含无需基础设施的部署工具。LangGraph Platform 支持测试、调试和部署。
  • Studio：用于检查和调试工作流程的可视化 IDE。
  • 支持多种部署选项用于生产环境。

高级构建块

LangGraph 附带了一组预构建组件，实现了常见的智能体行为和工作流程。这些抽象构建在 LangGraph 框架之上，提供了更快的生产路径，同时仍保持灵活性以进行高级定制。

使用 LangGraph 进行智能体开发使您能够专注于应用程序的逻辑和行为，而不是构建和维护支持状态、内存和人工反馈的基础设施。

包生态系统

高级组件被组织到几个包中，每个包都有特定的重点。

包	描述	安装
langgraph-prebuilt (langgraph 的一部分)	用于创建智能体的预构建组件	pip install -U langgraph langchain
langgraph-supervisor	用于构建主管智能体的工具	pip install -U langgraph-supervisor
langgraph-swarm	用于构建群体多智能体系统的工具	pip install -U langgraph-swarm
langchain-mcp-adapters	用于工具和资源集成的MCP 服务器接口	pip install -U langchain-mcp-adapters
langmem	智能体内存管理：短期和长期	pip install -U langmem
agentevals	用于评估智能体性能的实用程序	pip install -U agentevals

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