LangGraph 框架增强 LangChain，实现有状态的 AI 代理工作流

LangGraph 是一个构建在 LangChain 之上的框架，它允许创建有状态、多步骤的 AI 工作流，并将其建模为有向图。它通过允许代理重试失败的工具调用、基于 LLM 的决策进行分支、纳入人工审查以及在长时间内保持上下文，来解决线性管道的局限性。该框架使用三个核心原语：state（状态）、nodes（节点）和 edges（边），其中状态被管理为类型化的 Python 字典，可以使用特定的合并策略（如 `add_messages` 以追加到对话历史记录）进行更新。 AI

影响 实现比简单线性执行更强大、更可控的 AI 代理行为，这对于生产环境至关重要。

排序理由 该条目描述了一个构建在现有框架（LangChain）之上的框架，用于创建更复杂的 AI 代理工作流，符合工具或库的定义。

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