LangGraph

AI Agent工作流编排是构建智能自动化系统的核心环节。单一大模型难以覆盖所有业务场景，通过将多个专用Agent组织成工作流，实现工具调用、上下文传递和异常恢复的协同处理，是当前…

AI Agent多智能体协作已成为大模型应用开发的核心范式。单个Agent受限于上下文窗口和工具调用能力，面对复杂业务流程时难以高效完成多步骤任务。多智能体框架通过角色分工、任务拆…

AI Agent工作流编排的核心问题 构建AI智能体时，单次LLM调用无法处理复杂业务逻辑。Agent需要根据中间结果决定下一步动作——调用工具、切换分支还是终止流程。LangGr…

为什么选择LangGraph构建AI智能体 人工智能应用正从单轮问答向多步骤任务编排演进。传统的大模型调用模式受限于上下文窗口和单次推理能力，面对需要规划、工具调用、状态回溯的复杂…