使用langgraph框架搭建一个简易agent。最近想学习一下agent相关知识，langgraph似乎挺好的，于是就来试一试。。看了官网，起核
在人工智能领域，LangChain和LangGraph的集成解决方案正日益成为开发者和企业关注的焦点。这两者分别为构建语言模型应用和可视化工作流提供了强大的基础，使得数据工程师和开发者能够构建灵活且高效的系统。然而，这样的复杂系统也带来了数据保护和恢复的挑战。本文将分享我的梳理过程，旨在提供一套全面的备份和恢复方案，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析以及验证方法。
### 备
可以看到搜索工具，基于代理的搜索和常规搜索代码量确实有差距，代理搜索更加简洁和高效，且无需进行过多内容的过滤。
原创
2024-08-01 16:31:48
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LangGraph组件其实就是把链式的Agent执行过程，通过graph形式构造出来并执行，具体怎么执行，调用了哪些函数，建议手动debug一次，看看执行流程。
原创
精选
2024-08-01 16:33:13
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i = 0 # 控制循环轮次bot = Agent(prompt) # 初始化i += 1result = bot(next_prompt) # 每次将执行的结果，作为下一次提示词返回
原创
2024-08-01 16:34:12
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LangGraph 与 LangChain 是现代 IT 应用领域中越来越受到关注的两个工具。它们各自提供独特的功能来处理自然语言处理和机器学习任务，同时有其自身的优缺点。在这篇博文中，我们将系统地探讨如何解决在实际应用中使用这两种工具所遇到的问题。我们将深入分析业务影响、参数设置、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展等方面。
### 背景定位
在过去的六个月中，使用 LangGraph
1、lombok以前在Github上看到过lombok，但是也没有进一步了解它的作用。前几天用了一下，感觉代码清爽多了，确时觉得利用lombok可以简化代码提高开发效率的。lombok的官网为https://projectlombok.org/，官网上对它介绍如下：Project Lombok is a java library that automatically plugs into your
LangGraph背景但是如果我们不想依赖平台，而是要自己开发一个带有工作流的 AI 应用，这时最好的方法就是借助框架来完成，比如前两年比较火的 LangChain，可以做出一条后面这样的链。所以这个框架为什么叫 LangChain 也很好理解了，核心就是提供了 Chain（链）的功能。需要注意的是这条链在方向上来说是单向的，不能够向回流或者循环。不过随着 AI 逐渐深入到业务，在落地一些应用的时
流程图（Flowchart）：使用图形表示算法的思路是一种极好的方法，因为千言万语不如一张图。流程图在汇编语言和早期的BASIC语言环境中得到应用。相关的还有一种PAD图，对PASCAL或C语言都极适用。动态图（activity diagram，活动图）是阐明了业务用例实现的工作流程。联系：活动图是UML用于对系统的动态行为建模的另一种常用工具，它描述活动的顺序，展现从一个活动到另一个活动的控制流
1 Visual Studio的调试技巧VS调试器是一功能非常强大的调试工具。使用调试器，可以中断程序的执行以检测代码逻辑的正确性，计算和编辑程序过程中的变量。在使用VS调试代码的过程中，多使用VS提供的快捷键，减少鼠标移动时间，提高调试的效率。 1.1 常用快捷键：F5执行到下一个断点Shift + F5停止调试Ctrl + F7编译单个文件Ctrl + Break取消(编译\调试)F9添加删除
一、什么是 Agent ？ Agent 是 LangGraph 中的一个核心概念。LangGraph 中 Agent 封装了访问大模型、调用 Tools、保存 ChatMemory 等等这些基础能力。可以完成一系列基于大模型构建的任务。同时，又可以随时干预 Agent 执行进度，对关键步骤随时做出调 ...
LangGraph 是一个构建具有 状态、多角色 应用程序的库，用于创建智能体和多智能体工作流循环、可控制性和持久性
MapReduce计算框架将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce Map阶段并行处理输入数据； Reduce阶段对Map结果进行汇总Shuffle连接Map和Reduce两个阶段 Map Task将数据写到本地磁盘； Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据；仅适合离线批处理 具有较好的容错性和扩展性； 适合批处理任务；缺点： 启动Map/Reduce任务开销
1.网站架构的前提（或者说需求）我们公司是一电子商务的网站，因为线下家具建材项目的推广需求，从而有了我们公司的这个线上网站，在这里我贴一张公司的网站架构图。 总体来说网站规模不是太大，注册人数在150万左右，并发最大也就1500，图上架构没有压力，嘿嘿！ 2.公司网站架构的发展a.起初只有一台服务器，放在公司内部我要这里称为架构0（如图）(出口用防火墙进
在 LangChain 体系中，LangChain 主要集成了和大语言模型交互的能力，而 LangGraph 主要实现了复杂的流程调度。将这两个能力结合起来，就可以实现一个复杂的多智能体。 一、多智能体典型的组装方式 https://langchain-ai.github.io/langgraph/ ...
LangGraph是基于LangChain的图式智能体框架，通过节点和共享状态实现复杂流程控制。核心机制包括StateGraph状态管理、消息通道自动合并、并行执
Graph 是 LangGraph 的核心，它以有向无环图的方式来整合多个 Agent，构建更复杂的 Agent 大模型应用，形成更复杂的工作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。 Graph 主要包含三个基本元素： State：在整个应用中共享的一种数据结构 Node： ...
之前没用过 LangGraph，想看下 LangGraph 如何配置 MCP tools工作。最简单的就是不说废话上代码～～～ 一、创建文件 1.1 按照如下目录结构创建文件 lang_graph_mcp/ ├── .env # 配置文件 ├── agent_prompts.txt # Agent ...
随着人工智能技术的快速发展，许多企业逐渐引入了基于AI的自动化工具以提升工作效率。最近，有关“langgraph agent 能使用ollama”的话题引发了广泛关注。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决该问题的整个过程，涵盖业务场景分析、架构设计、性能攻坚等多个方面。
## 背景定位
在理解“langgraph agent 能使用ollama”问题之前，我们首先分析相关业务场景。AI助手、聊
一、什么是 LangSmith？ 简单来说，LangSmith 是一个用于调试、测试、评估和监控 LLM（大语言模型）应用程序的统一平台。 它由开发流行框架 LangChain 的公司打造，但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。 您可以把它看作是 A ...
