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ReAct 范式深度解析：从理论到 LangGraph 实践
本文从 ReAct（Reasoning and Acting）范式的概念和原理入手，阐述了其如何通过“思考-行动-观察-调整”的循环，解决传统 AI 在复杂任务中推理与行动分离的痛点，并实现信息获取、透明推理和复杂协作。接着，文章详细介绍了 LangGraph 框架如何将 AI Agent 的执行过程抽象为有向图，并通过状态驱动、条件路由和工具绑定等核心机制，高效实现 ReAct 范式。最后，作者…- 0
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构建 LangGraph：一种面向生产环境的 Agent 运行时设计
本文介绍了 LangGraph，它是一个底层代理框架，旨在解决 LangChain 在生产环境 AI 代理应用中的不足。它强调了基于 LLM 的代理的三个核心挑战：高延迟、长时间运行任务的可靠性问题以及 LLM 的非确定性。为了应对这些挑战，LangGraph 整合了并行化、流式传输、检查点、人在回路中 (Human-in-the-Loop) 和追踪 (Tracing) 等功能，并将低延迟作为最终…- 0
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LangChain 和 LangGraph 智能体框架达到 v1.0 里程碑
本文宣布了 LangChain 和 LangGraph 的 v1.0 版本发布，这是构建 AI 智能体的两个关键开源框架。LangChain 1.0 专注于通过新的 `create_agent` 抽象来简化智能体创建，从而能够使用任何模型提供商进行快速开发。它引入了“中间件”，用于在智能体循环中进行细粒度控制和自定义，以及用于与模型提供商无关的模型输出的标准化内容块。软件包的功能范围也得到了简化，…- 0
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基于 LangGraph 的开放式深度研究
本文介绍了 LangChain 的“开放深度研究”代理，这是一个构建于 LangGraph 之上的灵活且可配置的开源解决方案，旨在解决深度研究任务的复杂性和开放性问题。文章强调，有效的研究策略无法轻易预先确定，因此需要一种自适应的方法。该系统分为三个核心阶段：范围界定、研究和撰写。“范围界定”阶段旨在明确用户需求，产出简洁的研究概要；“研究”阶段则采用多智能体架构，由监督代理将子任务分配给并行的子…- 0
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