2026年1月8日
你有没有这样的经历? 每次让 AI 帮你写周报,都要重复解释一遍格式要求。每次让它帮你改代码,都要再说一遍"按照我们团队的规范来"。 烦不烦? 今天聊的这个东西,能彻底解决这个问题。 先打个比方 想象你新招了一个实习生。 第一天,你教他怎么做数据报表:用什么模板、数据从哪拉、格……
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2026年1月8日
管理内存¶ 许多 AI 应用程序需要内存才能在多次交互中共享上下文。LangGraph 支持构建对话代理至关重要的两种内存类型: 短期内存:通过在会话中维护消息历史来跟踪正在进行的对话。 长期内存:在会话之间存储用户特定或应用程序级别的数据。 启用短期内存后,长对话可能会超出 LLM 的上下文窗口。常见……
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2026年1月8日
你有没有这种感觉? 每次用AI,都像在"开盲盒"——有时候惊艳,有时候离谱。同样的问题,今天答得好,明天又不行了。 但如果我告诉你,你可以把自己的专业经验"教"给AI,让它变成一个稳定输出的专家系统呢?如下就是用Skills + 一个PDF得到的:……
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2026年1月8日
添加人工干预¶ interrupt¶ LangGraph 中的 [interrupt 函数](https://langgraph.com.cn/reference/types/index.html#langgraph.types.interrupt “ interrupt”) 通过在特定节点暂停图表,向人类呈现信息,并根据其输入恢复图表,从而实现人……
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2026年1月8日
流式传输¶ 流式传输是构建响应式应用程序的关键。您可能需要流式传输以下几种类型的数据: 代理进度 — 在代理图中的每个节点执行后获取更新。 LLM 令牌 — 在语言模型生成令牌时进行流式传输。 自定义更新 — 在执行过程中从工具发出自定义数据(例如,“已获取 10/100 条记录”) 您可以同时流式传输多种类型的数据。 等……
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2026年1月8日
Claude Skills[1] 出来一段时间了,落地的东西没怎么见到,光看自媒体狂欢了。一会儿是“新 AI 范式”了,一会儿又“颠覆 Agent 开发”啦。 Skills 真的没什么新东西,核心就是将 Prompt(通过 SKILL.md)与 Tool(脚本代码形式)封装在一起。 夸 Skills 的主要集中在这几点: 提供标准化格式进行能力封装,适配不同模型与……
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2026年1月8日
模型¶ 本页面描述了如何配置代理使用的聊天模型。 工具调用支持¶ 要启用工具调用代理,底层 LLM 必须支持工具调用。 兼容模型可在LangChain 集成目录中找到。 按名称指定模型¶ 您可以使用模型名称字符串配置代理 <span id="__span-0-1">import os <span id="__span-0-2">from langgraph.prebuilt import create_react_agent <span id="__span-0-3"> <span id="__span-0-4">os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." <span id="__span-0-5"> <span id="__span-0-6">agent = create_react_agent( <span id="__span-0-7"> model="openai:gpt-4.1", <span id="__span-0-8"> # other parameters <span id="__span-0-9">) 使用 init_chat……
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2026年1月8日
使用 LangGraph 进行代理开发¶ LangGraph 提供了低级原语和高级预构建组件,用于构建基于代理的应用程序。本节重点介绍旨在帮助您快速可靠地构建代理系统而无需从头实现编排、内存或人工反馈处理的预构建、可重用组件。 什么是代理?¶ 一个_代理_由三个组件组成:一个大型语言模型 (LLM)、一套可供其使用的工具,以……
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2026年1月8日
多代理系统¶ 一个代理是一个_使用大型语言模型(LLM)来决定应用程序控制流的系统_。随着这些系统的开发,它们可能会随着时间变得越来越复杂,从而更难管理和扩展。例如,你可能会遇到以下问题: 代理拥有的工具过多,在决定下一步调用哪个工具时做出糟糕的决策 上下文变得过于复杂,单个代理难以跟……
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2026年1月8日
工具¶ 许多 AI 应用程序直接与人类交互。在这些情况下,模型以自然语言响应是合适的。但如果我们需要模型与数据库或 API 等系统进行_直接_交互呢?这些系统通常有特定的输入模式;例如,API 通常有必需的负载结构。您可以使用工具调用来请求符合特定模式的模型响应。 工具是一种封装函数及其输入模式的方……
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