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LangChain于近日正式发布了LangGraph v0.1 的稳定版本。这一版本为开发者提供了强大的工具,能够设计和运行自定义的认知架构,将 AI 智能体的构建推向了一个新的阶段。[本系列合集,点击链接查看]
LangGraph 是什么?它是一个用于构建和管理复杂Agent的框架,允许开发者通过直观的编程接口控制Agent的行为。LangGraph 的核心设计理念是帮助开发者在Agent工作流中增加更好的精度和控制,以适用于现实世界系统的复杂性。
LangGraph 的核心优势在于:
LangGraph 的灵活 API 允许开发者设计自定义的认知架构,这意味着开发者可以完全掌控代码流、提示词以及 LLM 调用,这些调用接受用户输入并执行操作或生成响应。
“LangGraph 对我们的 AI 开发至关重要。其用于构建有状态、多角色应用程序的强大框架已经改变了我们评估和优化 AI 面向客户解决方案性能的方式。LangGraph 使我们能够对代理的思维过程进行细粒度控制,这使我们能够做出数据驱动和深思熟虑的决策,以满足客户的多样化需求。” —— Andres Torres(挪威邮轮公司高级解决方案架构师)
LangGraph 简化了在代理工作流中添加审核和质量检查的流程,确保代理在继续任务之前满足特定条件。
“构建编码代理的原型很容易,但提高其可靠性却非常困难。Replit 希望将编码代理提供给数百万用户——可靠性是我们的首要任务,并将长期保持如此。LangGraph 为我们提供了构建和发布强大编码代理所需的控制和人体工学。” —— Michele Catasta(Replit AI 副总裁)
LangGraph 通过内置的持久层实现了人机协作,使得人类能够参与到代理的自动化流程中。
“LangChain 在 LangGraph 上的投入遥遥领先。LangGraph 为我们构建和扩展 AI 工作负载奠定了基础——从对话代理、复杂任务自动化,到“即插即用”的自定义 LLM 支持体验。构建复杂的生产就绪功能的下一章是代理化的,使用 LangGraph 和 LangSmith,LangChain 提供了一种开箱即用的解决方案,可以快速迭代、立即调试和轻松扩展。” —— Garrett Spong(Elastic 首席软件工程师)
LangGraph 的发布开启了自定义认知架构的新纪元,为构建更强大、更可靠、更智能的 AI 代理铺平了道路。相信在不久的将来,我们将看到更多基于 LangGraph 的创新应用,共同推动人工智能技术向前发展。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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