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TypedDict
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LangChain 发布 LangGraph 以实现高级 AI 代理编排
LangGraph 是 LangChain 团队开发的一个新的编排框架，用于构建复杂的、有状态的 AI 代理和工作流。它将执行建模为在共享的、类型化的状态上运行的节点和边的图，支持循环、条件分支和人工干预等功能。LangGraph 借鉴了 Google 的 Pregel 和 Apache Beam 等系统的思想，专注于管理执行流程、状态持久化和多代理协调，为长期运行或重要的代理任务提供了比简单线性链更强大的解决方案。
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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…