Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能最新框架 - 用于構建循環狀態多行為體代理系統的高效框架 - LangGraph

LangGraph 作為 LangChain 的自然延伸，完美地填補了后者在構建復雜、動態的 AI 應用方面的空白。它為我們提供了一種全新的視角，讓我們能夠更輕松地創建智能代理，并將其應用于各種復雜的業務場景。

何為 LangGraph ?以及核心優勢分析

LangGraph 是 LangChain 生態系統中一顆嶄新的創新之星，為構建基于 LLM (大語言模型)的有狀態、多代理應用程序提供了一個全新的范式和強大的框架支持。作為一個專注于 AI 輔助開發的庫，LangGraph 憑借其獨特的設計理念和卓越的性能優勢，在同類框架中脫穎而出，為技術開發者帶來了前所未有的靈活性和可控性。

與其他 LLM 框架相相比，LangGraph 最顯著的特點在于其對循環(Cycles)流程的天然支持。在現實世界中，許多復雜的編程任務往往需要反復迭代、多次嘗試才能完成，因此，代理的行為通常呈現出循環的特征。而傳統的基于有向無環圖(DAG)的解決方案無法很好地捕捉和表達這種循環性，從而限制了它們在建模復雜任務時的靈活性。相比之下，LangGraph 從一開始就將循環作為核心設計理念，允許開發者在圖形結構中自由定義循環邊和循環節點，從而更加貼合實際編程場景的需求。

除了對循環的支持，LangGraph 還以其卓越的可控性(Controllability)而備受推崇。作為一個非常 Low-Level 的框架，LangGraph 為開發者提供了對應用程序流程和狀態的細粒度控制能力。開發者可以精確地定義每個節點的行為邏輯、邊的屬性約束，甚至可以動態地修改圖形結構，實現自適應的任務調度和管理。這種精細化的控制能力對于創建可靠、高性能的 AI 輔助開發工具至關重要，使得開發者能夠充分發揮自身的創造力，打造出完全契合特定場景需求的定制化解決方案。

此外，LangGraph 還具有出色的持久性(Persistence)特性。框架內置了對持久化狀態對象的支持，確保了任務執行過程中的中間結果和上下文信息不會因為意外中斷而丟失。借助這一特性，開發者可以輕松實現高級的"人在環"(Human-in-the-Loop)和內存(Memory)功能，使 AI 代理能夠在長時間的任務執行過程中保持一致的上下文理解和決策能力，極大地提升了人機協作的流暢性和連貫性。

LangGraph 的設計靈感來自于著名的圖形計算模型 Pregel 和大數據處理引擎 Apache Beam，這使得其在處理大規模、復雜的數據流方面具有天然的優勢。同時，LangGraph的公共接口也借鑒了 NetworkX 等知名圖形庫的精華，為開發者提供了熟悉且易于上手的API設計。

值得一提的是，作為 LangChain 生態系統中的重要一員，LangGraph 與 LangChain 和 LangSmith 等其他框架和庫無縫集成，從而使開發者能夠充分利用這些工具的強大功能，構建出更加智能、高效的輔助開發解決方案。然而，LangGraph 本身也是一個獨立的開源庫，可以在不依賴LangChain的情況下單獨使用，這為開發者提供了更大的靈活性和選擇空間。

總的來說，LangGraph憑借其獨特的設計理念和卓越的技術實力，為開發者提供了一個強大而靈活的框架，支持構建復雜、智能且高度交互的系統。無論是循環與分支、持久性、流支持，還是與 LangChain 生態系統的無縫集成，LangGraph 都展現出了其在推動人工智能輔助開發革新方面的巨大潛力。

為什么需要 LangGraph ?

作為一款強大的開源框架，LangGraph 能夠顯著改進許多現有的解決方案，為復雜的多代理系統提供了靈活、高效的支持。以下是使用 LangGraph 的幾個關鍵原因，具體可參考：

(1) 改進 RAG 管道

LangGraph 可以通過其獨特的循環圖結構增強 RAG(Retrieval-Augmented Generation)管道。傳統的 RAG 管道在處理復雜查詢時可能會遇到瓶頸，而 LangGraph 的循環圖結構允許引入反饋循環來評估檢索對象的質量。如果初始檢索的結果不夠理想，系統可以改進查詢并重復檢索過程，直到獲得滿意的結果。這樣可以大幅提高檢索和生成的準確性和質量。

(2) 多代理工作流程支持

LangGraph 設計旨在支持多代理工作流程，對于解決需要拆分為多個子任務的復雜任務尤為重要。在這種架構中，不同的代理可以擁有共享狀態，并利用不同的 LLM 和工具協同工作。每個代理負責處理特定的子任務，然后通過共享的狀態和信息相互協作，最終完成整個任務。這種方式不僅提高了任務的執行效率，還增強了系統的靈活性和可擴展性。

(3) 環中人支持

LangGraph 內置了對“環中人”(Human-in-the-Loop)工作流程的支持。這意味著在執行復雜任務時，人類可以在系統移動到下一個節點之前查看和審核當前狀態。這種功能非常適合需要人類專家進行干預和決策的應用場景，如醫療診斷、金融分析等。通過結合人類智慧和自動化處理，系統能夠提供更高質量和更可靠的結果。

(4) 規劃代理構建

LangGraph 非常適合構建規劃代理。在這種代理系統中，LLM 規劃師負責制定計劃并分解用戶請求，而執行者則調用工具和函數來完成具體任務。LLM 根據先前的輸出合成最終答案。這種結構可以有效地處理復雜和動態的任務需求，確保系統能夠靈活應對各種挑戰。

(5) 構建多模態代理

LangGraph 還可以用于構建多模態代理，如支持視覺輸入的網絡導航器。通過整合不同類型的數據和輸入方式，LangGraph 可以創建更智能、更全面的代理系統。例如，在網絡導航器中，系統不僅可以處理文本指令，還可以通過視覺識別和分析網頁內容，從而提供更豐富和直觀的導航體驗。

總的來說，LangGraph 通過其循環圖結構、多代理支持、環中人工作流程、規劃代理構建和多模態代理的能力，提供了一個強大且靈活的框架，能夠顯著提升復雜系統的性能和可靠性。無論是在研發前沿的人工智能系統還是在實際應用中，LangGraph 都展示了其獨特的優勢和潛力。

LangGraph 到底能夠做什么 ?

在人工智能技術日新月異的當下，復雜的人工智能編碼代理無疑正成為推動各行各業創新發展的重要力量。作為智能化的代表，LangGraph 通過與人類無縫協作，不僅極大地提高了工作效率，更為我們打開了一扇全新的體驗大門。其應用場景較為廣泛，具體可參考如下：

(1) 個人助手

首先，LangGraph 有望成為我們日常生活中不可或缺的個人助理。想象一下，在外面的電子設備上有一個智能助手，時刻準備著為我們提供幫助。無論是通過文字交流、語音對話,還是手勢操作，這個助理都能洞悉需求，高效地完成各種任務。這不僅將極大地提高我們的工作效率，更有望徹底改變我們的生活方式，讓我們擁有更多自主支配時間的自由。

(2) AI 講師

在教育領域，LangGraph 也有著廣闊的應用前景。目前雖然已經有不少基于自然語言處理的聊天機器人問世，但它們畢竟存在一定的局限性。而配備了強大工具的人工智能教師代理則能夠突破對話式教學的界限，根據學生的反饋動態調整教學方法，實現真正個性化的教育。這種智能化的虛擬講師不僅能夠改變傳統教學模式，更有望促進教育公平,讓每一個學生都能獲得高質量的教育資源。

(3) 軟件用戶體驗

再者，LangGraph 在提升軟件用戶體驗方面也大有可為。傳統軟件界面往往需要用戶手動操作和導航，這不僅效率低下，也增加了用戶的學習成本。而融合了LangGraph 的軟件則可以接受語音或手勢指令，由代理直接執行相應的操作，極大地簡化了用戶的操作流程。這種智能化的人機交互不僅能夠提高軟件的可用性，更有望推動無障礙體驗的普及，讓所有用戶都能輕松獲取軟件帶來的價值。

(4) 空間計算

隨著 AR/VR 技術的不斷發展，LangGraph 在空間計算領域的應用也日益受到關注。這些代理能夠感知和處理周圍的環境信息，并根據具體需求執行相應的任務，例如導航、信息查詢等。可以預見，在不久的將來，LangGraph 將成為我們在虛擬現實世界中的得力助手，為我們帶來全新的體驗和可能性。

(5) AI 系統

最后，構建一個以 LangGraph 為核心的操作系統(LLM OS)無疑是人工智能代理發展的最高境界。在這種系統中，代理將被賦予"一等公民"的地位，負責處理日常的復雜任務。通過與人類的緊密協作，LangGraph 將能夠高效地規劃和執行工作流程，釋放人類的創造力，從而推動整個社會的智能化進程。這種人工智能優先的操作系統不僅代表了技術發展的最高水平，更象征著人類與智能體之間新型關系的建立。

總的來說，復雜的人工智能編碼代理無疑正在為各行各業帶來前所未有的機遇和變革。無論是個人助理、教育輔助、軟件優化，還是空間計算和智能操作系統，LangGraph 都將成為推動創新發展的重要力量。

Reference ：

[1] https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/rag/langgraph_adaptive_rag/

[2] https://blog.langchain.dev/langgraph-multi-agent-workflows/