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add_messages
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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…
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LangGraph 的默认状态管理可能导致意外的成本超支
LangGraph 提供了比 LangChain 更多的控制权，但如果其默认状态管理未得到优化，可能会产生高昂的成本。默认的 `MessagesState` 配合 `add_messages` 还原函数，其行为类似于一个无界限的追加列表，类似于 LangChain 已弃用的 `ConversationBufferMemory`。这会导致随着对话的进行，LLM 调用输入 token 的数量大幅增加，成本可能比粗略估计高出七倍。例如，一个…