本指南使用 LangGraph 解释了用于构建 LLM 驱动系统的各种模式，区分了固定路径工作流和灵活代理。它详细说明了何时使用每种模式，并强调 LangGraph 为持久化、流式传输和调试提供了必要的底层架构，否则这些都需要单独构建。文章建议，LangGraph 最适合复杂的、多步骤的应用程序，而不是简单的单提示实验。 AI
影响 为开发人员提供了构建更复杂 LLM 应用程序的结构化模式，改进了代理和工作流设计。
排序理由 文章解释了一个用于构建 LLM 应用程序的软件框架，而不是一个核心 AI 模型发布或研究。
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