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LangGraph — 被 Replit、Uber、LinkedIn、GitLab 等公司使用 — 是一个用于构建可控代理的底层编排框架。虽然 langchain 提供了集成和可组合的组件来简化 LLM 应用程序开发，但 LangGraph 库实现了代理编排 — 提供可定制的架构、长期记忆和人机回路，以可靠地处理复杂的任务。

npm install @langchain/langgraph @langchain/core

要了解更多关于如何使用 LangGraph 的信息，请查看 文档。我们在下面展示了一个创建 ReAct 代理的简单示例。

// npm install @langchain-anthropic
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";

import { z } from "zod";

const search = tool(async ({ query }) => {
  if (query.toLowerCase().includes("sf") || query.toLowerCase().includes("san francisco")) {
    return "It's 60 degrees and foggy."
  }
  return "It's 90 degrees and sunny."
}, {
  name: "search",
  description: "Call to surf the web.",
  schema: z.object({
    query: z.string().describe("The query to use in your search."),
  }),
});

const model =  new ChatAnthropic({
  model: "claude-3-7-sonnet-latest"
});

const agent = createReactAgent({
  llm: model,
  tools: [search],
});

const result = await agent.invoke(
  {
    messages: [{
      role: "user",
      content: "what is the weather in sf"
    }]
  }
);

为什么使用 LangGraph？

LangGraph 专为希望构建强大、适应性强的 AI 代理的开发者而打造。开发者选择 LangGraph 是因为

  • 可靠性和可控性。 通过审核检查和人工审批来引导代理行为。LangGraph 持久化上下文用于长期运行的工作流程，使您的代理保持在正确的轨道上。
  • 底层和可扩展。 使用完全描述性的底层原语构建自定义代理 — 摆脱限制定制的僵化抽象。设计可扩展的多代理系统，每个代理都在其中扮演针对您的用例量身定制的特定角色。
  • 一流的流式传输支持。 通过令牌到令牌的流式传输和中间步骤的流式传输，LangGraph 让用户可以清晰地了解代理推理和操作的实时展开过程。

LangGraph 在生产环境中受到信任，并为以下公司的代理提供支持

LangGraph 的生态系统

虽然 LangGraph 可以独立使用，但它也可以与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发者提供构建代理的完整工具套件。为了改进您的 LLM 应用程序开发，请将 LangGraph 与以下工具配对使用

  • LangSmith — 有助于代理评估和可观察性。调试性能不佳的 LLM 应用程序运行，评估代理轨迹，获得生产环境中的可见性，并随着时间的推移提高性能。
  • LangGraph 平台 — 通过专为长期运行、有状态工作流程构建的部署平台，轻松部署和扩展代理。在团队之间发现、重用、配置和共享代理 — 并通过 LangGraph Studio 中的可视化原型快速迭代。

与 LangGraph 平台配对使用

虽然 LangGraph 是我们的开源代理编排框架，但需要可扩展代理部署的企业可以从 LangGraph 平台 中获益。

LangGraph 平台可以帮助工程团队

  • 加速代理开发：通过可配置的模板和 LangGraph Studio 快速创建代理 UX，用于可视化和调试代理交互。
  • 无缝部署：我们处理部署代理的复杂性。LangGraph 平台包括用于内存、线程和 cron 作业的强大 API，以及自动扩展的任务队列和服务器。
  • 集中代理管理和可重用性：在整个组织中发现、重用和管理代理。业务用户也可以在无需编码的情况下修改代理。

其他资源

  • LangChain 学院：在我们的免费结构化课程中学习 LangGraph 的基础知识。
  • 教程：通过指导示例进行简单的演练，了解如何开始使用 LangGraph。
  • 模板：用于常见代理工作流程（例如 ReAct 代理、内存、检索等）的预构建参考应用程序，可以克隆和修改。
  • 操作指南：针对诸如流式传输、添加内存和持久性以及设计模式（例如分支、子图等）等主题的快速、可操作的代码片段。
  • API 参考：关于核心类、方法、如何使用图和检查点 API 以及更高级别预构建组件的详细参考。
  • 使用 LangGraph 构建：了解行业领导者如何使用 LangGraph 来交付强大的、可用于生产环境的 AI 应用程序。

致谢

LangGraph 的灵感来自 Pregel 和 Apache Beam。公共接口的设计灵感来自 NetworkX。LangGraph 由 LangChain Inc（LangChain 的创建者）构建，但可以独立于 LangChain 使用。

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