遇事不决，可问春风 LangGraph 使用指南 安装配置 安装依赖 LangGraph 可以通过 pip 安装： pip install langgraph 如果您想使用最新的功能和改进，可以从源代码安装： pip install git+https://github.com/langchain-ai/langgraph.git 2025-04-07 3025 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 LangGraph 架构详解 核心架构组件 LangGraph 的架构建立在一个灵活的基于图的系统上，使开发者能够定义和执行复杂的工作流。以下是主要架构组件： 1. 状态管理系统 LangGraph 的核心是其强大的状态管理系统，它允许应用程序在整个执行过程中维护一致的状态： 状态容器：封装应用程序状态，包括对话历史、中间结果和 2025-04-07 761 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 LangGraph 概述 LangGraph 介绍 LangGraph 是 LangChain 框架的扩展，专为创建基于大型语言模型（LLMs）的有状态、多角色应用而设计。它提供了一个灵活的架构，用于构建复杂的多步骤 LLM 应用，其中状态管理和流程控制至关重要。 为什么需要 LangGraph？ 传统的 LLM 链通常限于 2025-04-07 69 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 LangChain 单智能体与多智能体编排模式总结 1. 智能体架构概述 LangChain的智能体系统是一个强大的框架，允许语言模型（LLMs）通过工具与外部环境交互，从而完成复杂任务。 1.1 智能体系统的核心组件 智能体 (Agent): 负责决策和推理的语言模型 工具 (Tools): 智能体可以使用的函数或 2025-04-07 287 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 LangChain 智能体编排指南 1. 单一智能体架构 单一智能体架构通过将语言模型与工具和执行逻辑结合，使模型能够通过工具与外部环境交互，以解决复杂任务。 1.1 智能体执行器 (Agent Executor) 智能体执行器是实现智能体架构的核心组件，负责： 管理智能体与工具之间的交互 解析智能体输出</ 2025-04-07 413 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 （多）CrewAI 多智能体框架 概述 CrewAI 是一个先进的多智能体编排框架，专为构建基于任务的多智能体系统而设计。与其他框架不同，CrewAI 采用"船员"(Crew)的概念，将一组智能体组织成一个高效协作的团队，每个成员都有特定的角色和职责，共同完成复杂任务。 CrewAI 的设计灵感来源于人类团队的协作方式，强调角色专业 2025-04-07 340 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 （多）AutoGen 多智能体框架 概述 AutoGen 是一个由微软研究院开发的多智能体框架，它允许开发者使用不同的 LLM（大型语言模型）构建多智能体系统，这些智能体可以相互对话、协作完成任务。与传统的单智能体系统相比，AutoGen 的多智能体系统能够处理更复杂的任务，提供更多样的观点，并能够自动化任务执行流程。 AutoGen 2025-04-07 423 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 （多）智能体团队 (Agent Team) 概述 智能体团队是一种多智能体协作模式，它将多个智能体组织成一个团队，共同解决复杂任务。与智能体监督模式不同，智能体团队中的成员通常具有平等的地位，通过相互交流和协作来达成目标。这种模式特别适合需要多种观点或多领域专业知识综合考量的问题。 在智能体团队中，每个成员都有特定的角色和专长，但没有明确的层 2025-04-07 438 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 （多）智能体监督 (Agent Supervision) 概述 智能体监督是LangChain中的一种多智能体协作模式，它引入了一个"监督者"角色来协调和指导其他智能体的工作。在这种模式下，监督智能体负责将复杂任务分解为子任务，分配给适当的专业智能体处理，监控执行过程，处理失败的情况，以及整合各个智能体的输出结果。这种方法特别适合需要多种专业知识协同工作的 2025-04-07 137 0 大模型框架
遇事不决，可问春风 （单）结构化聊天智能体 (Structured Chat Agent) 概述 结构化聊天智能体(Structured Chat Agent)是一种专为处理需要严格输入输出格式的交互设计的智能体类型。它结合了ReAct智能体的推理能力和OpenAI函数智能体的结构化特性，使模型能够根据明确定义的模式生成回答，并有效地使用工具。这种智能体特别适合需要处理复杂指令、多步骤任务 2025-04-07 136 0 大模型框架
