Hello folks，我是 Luga，今天我們來(lái)聊一下人工智能最新框架 - 用于構(gòu)建循環(huán)狀態(tài)多行為體代理系統(tǒng)的高效框架 - LangGraph

LangGraph 作為 LangChain 的自然延伸，完美地填補(bǔ)了后者在構(gòu)建復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的 AI 應(yīng)用方面的空白。它為我們提供了一種全新的視角，讓我們能夠更輕松地創(chuàng)建智能代理，并將其應(yīng)用于各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

何為 LangGraph ?以及核心優(yōu)勢(shì)分析

LangGraph 是 LangChain 生態(tài)系統(tǒng)中一顆嶄新的創(chuàng)新之星，為構(gòu)建基于 LLM (大語(yǔ)言模型)的有狀態(tài)、多代理應(yīng)用程序提供了一個(gè)全新的范式和強(qiáng)大的框架支持。作為一個(gè)專注于 AI 輔助開(kāi)發(fā)的庫(kù)，LangGraph 憑借其獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和卓越的性能優(yōu)勢(shì)，在同類框架中脫穎而出，為技術(shù)開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了前所未有的靈活性和可控性。

與其他 LLM 框架相相比，LangGraph 最顯著的特點(diǎn)在于其對(duì)循環(huán)(Cycles)流程的天然支持。在現(xiàn)實(shí)世界中，許多復(fù)雜的編程任務(wù)往往需要反復(fù)迭代、多次嘗試才能完成，因此，代理的行為通常呈現(xiàn)出循環(huán)的特征。而傳統(tǒng)的基于有向無(wú)環(huán)圖(DAG)的解決方案無(wú)法很好地捕捉和表達(dá)這種循環(huán)性，從而限制了它們?cè)诮?fù)雜任務(wù)時(shí)的靈活性。相比之下，LangGraph 從一開(kāi)始就將循環(huán)作為核心設(shè)計(jì)理念，允許開(kāi)發(fā)者在圖形結(jié)構(gòu)中自由定義循環(huán)邊和循環(huán)節(jié)點(diǎn)，從而更加貼合實(shí)際編程場(chǎng)景的需求。

除了對(duì)循環(huán)的支持，LangGraph 還以其卓越的可控性(Controllability)而備受推崇。作為一個(gè)非常 Low-Level 的框架，LangGraph 為開(kāi)發(fā)者提供了對(duì)應(yīng)用程序流程和狀態(tài)的細(xì)粒度控制能力。開(kāi)發(fā)者可以精確地定義每個(gè)節(jié)點(diǎn)的行為邏輯、邊的屬性約束，甚至可以動(dòng)態(tài)地修改圖形結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的任務(wù)調(diào)度和管理。這種精細(xì)化的控制能力對(duì)于創(chuàng)建可靠、高性能的 AI 輔助開(kāi)發(fā)工具至關(guān)重要，使得開(kāi)發(fā)者能夠充分發(fā)揮自身的創(chuàng)造力，打造出完全契合特定場(chǎng)景需求的定制化解決方案。

此外，LangGraph 還具有出色的持久性(Persistence)特性?？蚣軆?nèi)置了對(duì)持久化狀態(tài)對(duì)象的支持，確保了任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的中間結(jié)果和上下文信息不會(huì)因?yàn)橐馔庵袛喽鴣G失。借助這一特性，開(kāi)發(fā)者可以輕松實(shí)現(xiàn)高級(jí)的"人在環(huán)"(Human-in-the-Loop)和內(nèi)存(Memory)功能，使 AI 代理能夠在長(zhǎng)時(shí)間的任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中保持一致的上下文理解和決策能力，極大地提升了人機(jī)協(xié)作的流暢性和連貫性。

LangGraph 的設(shè)計(jì)靈感來(lái)自于著名的圖形計(jì)算模型 Pregel 和大數(shù)據(jù)處理引擎 Apache Beam，這使得其在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)流方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，LangGraph的公共接口也借鑒了 NetworkX 等知名圖形庫(kù)的精華，為開(kāi)發(fā)者提供了熟悉且易于上手的API設(shè)計(jì)。

值得一提的是，作為 LangChain 生態(tài)系統(tǒng)中的重要一員，LangGraph 與 LangChain 和 LangSmith 等其他框架和庫(kù)無(wú)縫集成，從而使開(kāi)發(fā)者能夠充分利用這些工具的強(qiáng)大功能，構(gòu)建出更加智能、高效的輔助開(kāi)發(fā)解決方案。然而，LangGraph 本身也是一個(gè)獨(dú)立的開(kāi)源庫(kù)，可以在不依賴LangChain的情況下單獨(dú)使用，這為開(kāi)發(fā)者提供了更大的靈活性和選擇空間。

總的來(lái)說(shuō)，LangGraph憑借其獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和卓越的技術(shù)實(shí)力，為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)強(qiáng)大而靈活的框架，支持構(gòu)建復(fù)雜、智能且高度交互的系統(tǒng)。無(wú)論是循環(huán)與分支、持久性、流支持，還是與 LangChain 生態(tài)系統(tǒng)的無(wú)縫集成，LangGraph 都展現(xiàn)出了其在推動(dòng)人工智能輔助開(kāi)發(fā)革新方面的巨大潛力。

為什么需要 LangGraph ?

作為一款強(qiáng)大的開(kāi)源框架，LangGraph 能夠顯著改進(jìn)許多現(xiàn)有的解決方案，為復(fù)雜的多代理系統(tǒng)提供了靈活、高效的支持。以下是使用 LangGraph 的幾個(gè)關(guān)鍵原因，具體可參考：

(1) 改進(jìn) RAG 管道

LangGraph 可以通過(guò)其獨(dú)特的循環(huán)圖結(jié)構(gòu)增強(qiáng) RAG(Retrieval-Augmented Generation)管道。傳統(tǒng)的 RAG 管道在處理復(fù)雜查詢時(shí)可能會(huì)遇到瓶頸，而 LangGraph 的循環(huán)圖結(jié)構(gòu)允許引入反饋循環(huán)來(lái)評(píng)估檢索對(duì)象的質(zhì)量。如果初始檢索的結(jié)果不夠理想，系統(tǒng)可以改進(jìn)查詢并重復(fù)檢索過(guò)程，直到獲得滿意的結(jié)果。這樣可以大幅提高檢索和生成的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。

(2) 多代理工作流程支持

LangGraph 設(shè)計(jì)旨在支持多代理工作流程，對(duì)于解決需要拆分為多個(gè)子任務(wù)的復(fù)雜任務(wù)尤為重要。在這種架構(gòu)中，不同的代理可以擁有共享狀態(tài)，并利用不同的 LLM 和工具協(xié)同工作。每個(gè)代理負(fù)責(zé)處理特定的子任務(wù)，然后通過(guò)共享的狀態(tài)和信息相互協(xié)作，最終完成整個(gè)任務(wù)。這種方式不僅提高了任務(wù)的執(zhí)行效率，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。

(3) 環(huán)中人支持

LangGraph 內(nèi)置了對(duì)“環(huán)中人”(Human-in-the-Loop)工作流程的支持。這意味著在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)，人類可以在系統(tǒng)移動(dòng)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)之前查看和審核當(dāng)前狀態(tài)。這種功能非常適合需要人類專家進(jìn)行干預(yù)和決策的應(yīng)用場(chǎng)景，如醫(yī)療診斷、金融分析等。通過(guò)結(jié)合人類智慧和自動(dòng)化處理，系統(tǒng)能夠提供更高質(zhì)量和更可靠的結(jié)果。

(4) 規(guī)劃代理構(gòu)建

LangGraph 非常適合構(gòu)建規(guī)劃代理。在這種代理系統(tǒng)中，LLM 規(guī)劃師負(fù)責(zé)制定計(jì)劃并分解用戶請(qǐng)求，而執(zhí)行者則調(diào)用工具和函數(shù)來(lái)完成具體任務(wù)。LLM 根據(jù)先前的輸出合成最終答案。這種結(jié)構(gòu)可以有效地處理復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的任務(wù)需求，確保系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。

(5) 構(gòu)建多模態(tài)代理

LangGraph 還可以用于構(gòu)建多模態(tài)代理，如支持視覺(jué)輸入的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航器。通過(guò)整合不同類型的數(shù)據(jù)和輸入方式，LangGraph 可以創(chuàng)建更智能、更全面的代理系統(tǒng)。例如，在網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航器中，系統(tǒng)不僅可以處理文本指令，還可以通過(guò)視覺(jué)識(shí)別和分析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，從而提供更豐富和直觀的導(dǎo)航體驗(yàn)。

總的來(lái)說(shuō)，LangGraph 通過(guò)其循環(huán)圖結(jié)構(gòu)、多代理支持、環(huán)中人工作流程、規(guī)劃代理構(gòu)建和多模態(tài)代理的能力，提供了一個(gè)強(qiáng)大且靈活的框架，能夠顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)的性能和可靠性。無(wú)論是在研發(fā)前沿的人工智能系統(tǒng)還是在實(shí)際應(yīng)用中，LangGraph 都展示了其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和潛力。

LangGraph 到底能夠做什么 ?

在人工智能技術(shù)日新月異的當(dāng)下，復(fù)雜的人工智能編碼代理無(wú)疑正成為推動(dòng)各行各業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要力量。作為智能化的代表，LangGraph 通過(guò)與人類無(wú)縫協(xié)作，不僅極大地提高了工作效率，更為我們打開(kāi)了一扇全新的體驗(yàn)大門。其應(yīng)用場(chǎng)景較為廣泛，具體可參考如下：

(1) 個(gè)人助手

首先，LangGraph 有望成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡膫€(gè)人助理。想象一下，在外面的電子設(shè)備上有一個(gè)智能助手，時(shí)刻準(zhǔn)備著為我們提供幫助。無(wú)論是通過(guò)文字交流、語(yǔ)音對(duì)話,還是手勢(shì)操作，這個(gè)助理都能洞悉需求，高效地完成各種任務(wù)。這不僅將極大地提高我們的工作效率，更有望徹底改變我們的生活方式，讓我們擁有更多自主支配時(shí)間的自由。

(2) AI 講師

在教育領(lǐng)域，LangGraph 也有著廣闊的應(yīng)用前景。目前雖然已經(jīng)有不少基于自然語(yǔ)言處理的聊天機(jī)器人問(wèn)世，但它們畢竟存在一定的局限性。而配備了強(qiáng)大工具的人工智能教師代理則能夠突破對(duì)話式教學(xué)的界限，根據(jù)學(xué)生的反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)方法，實(shí)現(xiàn)真正個(gè)性化的教育。這種智能化的虛擬講師不僅能夠改變傳統(tǒng)教學(xué)模式，更有望促進(jìn)教育公平,讓每一個(gè)學(xué)生都能獲得高質(zhì)量的教育資源。

(3) 軟件用戶體驗(yàn)

再者，LangGraph 在提升軟件用戶體驗(yàn)方面也大有可為。傳統(tǒng)軟件界面往往需要用戶手動(dòng)操作和導(dǎo)航，這不僅效率低下，也增加了用戶的學(xué)習(xí)成本。而融合了LangGraph 的軟件則可以接受語(yǔ)音或手勢(shì)指令，由代理直接執(zhí)行相應(yīng)的操作，極大地簡(jiǎn)化了用戶的操作流程。這種智能化的人機(jī)交互不僅能夠提高軟件的可用性，更有望推動(dòng)無(wú)障礙體驗(yàn)的普及，讓所有用戶都能輕松獲取軟件帶來(lái)的價(jià)值。

(4) 空間計(jì)算

隨著 AR/VR 技術(shù)的不斷發(fā)展，LangGraph 在空間計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用也日益受到關(guān)注。這些代理能夠感知和處理周圍的環(huán)境信息，并根據(jù)具體需求執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，例如導(dǎo)航、信息查詢等?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，LangGraph 將成為我們?cè)谔摂M現(xiàn)實(shí)世界中的得力助手，為我們帶來(lái)全新的體驗(yàn)和可能性。

(5) AI 系統(tǒng)

最后，構(gòu)建一個(gè)以 LangGraph 為核心的操作系統(tǒng)(LLM OS)無(wú)疑是人工智能代理發(fā)展的最高境界。在這種系統(tǒng)中，代理將被賦予"一等公民"的地位，負(fù)責(zé)處理日常的復(fù)雜任務(wù)。通過(guò)與人類的緊密協(xié)作，LangGraph 將能夠高效地規(guī)劃和執(zhí)行工作流程，釋放人類的創(chuàng)造力，從而推動(dòng)整個(gè)社會(huì)的智能化進(jìn)程。這種人工智能優(yōu)先的操作系統(tǒng)不僅代表了技術(shù)發(fā)展的最高水平，更象征著人類與智能體之間新型關(guān)系的建立。

總的來(lái)說(shuō)，復(fù)雜的人工智能編碼代理無(wú)疑正在為各行各業(yè)帶來(lái)前所未有的機(jī)遇和變革。無(wú)論是個(gè)人助理、教育輔助、軟件優(yōu)化，還是空間計(jì)算和智能操作系統(tǒng)，LangGraph 都將成為推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展的重要力量。

Reference ：

[1] https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/rag/langgraph_adaptive_rag/

[2] https://blog.langchain.dev/langgraph-multi-agent-workflows/