RAG_SemanticRoutinghttps://github.com/UribeAlejandro/RAG_SemanticRouting/tree/main ChatAgentwithsemanticrouting.Thequestionisevaluatedandroutedtotwopossiblepaths:websearchorRAG.ThisagentleveragesOllama,LangChain,LangGraph,Lang

LangGraph作为一个强大的图结构程序设计工具，提供了许多高级特性来支持复杂的AI应用开发。本文将深入探讨LangGraph的一些关键概念和注意事项，帮助开发者更好地利用这个工具。1.数据状态与归纳函数在LangGraph中，理解数据状态的处理方式至关重要。默认情况下，节点返回的字典数据会

在构建复杂的AI应用时，LangGraph作为一个强大的工具，为我们提供了灵活的图结构程序设计能力。今天，我们将深入探讨LangGraph中的一个关键特性：流式响应模式。这个特性不仅能提高应用的响应速度，还能为用户提供更加流畅的交互体验。LangGraph中的流式响应：与传统LLM有何不同？在LangGraph

一、LangGraph的检查点机制检查点机制是LangGraph中一个强大的功能，它允许我们在图执行的特定点暂停处理，保存状态，并在需要时恢复。1.1检查点的基本概念检查点本质上是图执行过程中的一个快照，包含了当前的状态信息。这对于长时间运行的任务、需要人工干预的流程，或者需要断点续传

一、子图架构概述子图（Subgraph）是LangGraph中一个强大的特性，它允许我们将复杂的工作流程分解成更小、更易管理的组件。通过子图，我们可以实现模块化设计，提高代码的可重用性和可维护性。1.1子图的基本概念子图本质上是一个完整的图结构，可以作为更大图结构中的一个节点使用。它具

引言在人工智能和大语言模型（LLM）快速发展的今天，如何构建高效、灵活的智能Agent成为了一个热门话题。LangGraph作为一个强大的工具，为我们提供了一种新的方式来实现复杂的AI工作流，特别是在构建ReACT（ReasoningandActing）架构的智能Agent方面表现出色。本文将深入探讨如何使用LangGra

在前两篇文章中,我们讨论了LCEL和AgentExecutor的局限性,以及LangGraph的基础概念。今天,我们将深入探讨LangGraph的高级特性,重点关注条件边的使用和如何实现一个完整的工具调用Agent。条件边的高级用法条件边是LangGraph中最强大的特性之一,它允许我们基于状态动态决定执行流

需求Langchain是使用闭源LLM实现agent搭建的，Langgraph官网给的例子是基于Claude，其他一些agent例子也是基于OPENAI的，但是对于很多私有化场景，使用本地LLM搭建agent是非常重要的。但是网上并没有相关的教程，捣鼓了两天，捣鼓出来Ollama+Langgraph实现的基于本地LLM的agent搭建模

0前言Agent是一个使用大语言模型决定应用程序控制流的系统。随着这些系统的开发，它们随时间推移变得复杂，使管理和扩展更困难。如你可能会遇到：Agent拥有太多的工具可供使用，对接下来应该调用哪个工具做出糟糕决策上下文过于复杂，以至于单个Agent无法跟踪系统中需要多个专业领域（

文章目录BaseTool源码分析核心属性以`TavilySearchResults(BaseTool)`为例namedescriptionargs_schemaresponse_format查询选项属性需要子类实现的抽象方法以`TavilySearchResults(BaseTool)`为例核心方法`arun()`：`run()`的异步执行版本`invoke()`和`ainvoke()`

0前言在数据分析领域快速发展的今天，通过自然语言与数据交互的能力变得越来越有价值。对话式分析旨在使复杂数据结构对没有专业技能的用户更易于访问。LangGraph是个框架，用于构建使用语言模型的状态化、多代理应用程序。Waii提供文本到SQL和文本到图表的功能，使用户能够通过

autoGPTmetagptcrewAIlanggraphautogencamel哪些框架适用于多模态场景？特点：CrewAI是一个专门用于创建多模态代理的技术，能够同时处理文本、图像和音频数据。它提供了构建多模态代理所需的工具和库，使得开发者能够更容易地集成不同模型以处理多种数据类型。应用场景：适用于

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文章目录简介背景流程图代码实现简介介绍了如何使用LangGraph搭建一个基于聊天机器人的工作流，具体实现了一个虚拟女友的角色扮演游戏。通过流程图展示了构建完成的状态图，并介绍了各个节点的功能，如接收用户输入、生成对话等。提供了是否使用历史聊天记录的方法，让

0前言LangGraphStudio提供了一个专门的智能体IDE，用于可视化、交互和调试复杂的智能体应用程序。本文来了解如何在桌面使用。LLM为新型智能体应用程序的发展铺平了道路——随这些应用程序演进，开发它们所需工具也必须不断改进。今天推出的LangGraphStudio——首款专为Agent开

相信大家在看文档的时候，有时会比较苦恼，比如AI相关的文档都是外文，中文文档比较少，看起来会比较吃力，有的时候会看不懂，翻译软件又翻得很乱，完全看不了，今天就基于LangChain和LangGranph将吴恩达博士的一个项目给搬过来。一方面就是为了自己看文档方便点，另一方面也是练练手，用用

一：LangGraph入门https://www.51cto.com/article/781996.htmlhttps://blog.csdn.net/weixin_41496173/article/details/139023846https://blog.csdn.net/wjjc1017/article/details/138518087https://langchain-ai.github.io/langgraph/https://langchain-ai.github.io/langg