LangGraph：AI代理生产的新框架
realtime news Sep 04, 2025 13:04
LangGraph是一个专注于控制和耐用性的框架，旨在满足AI代理生产的需求。了解其独特功能和设计理念。
LangGraph是一个新开发的代理框架，旨在解决在生产环境中部署AI代理所面临的独特挑战。根据LangChain博客，这个框架强调控制、耐用性和可扩展性，汲取了对初始LangChain框架广泛反馈的结论。
了解LangGraph的需求
LangGraph的创建源于处理AI代理的特定需求，这些需求与传统软件有显著不同。在现有工具未能充分解决诸如延迟、任务管理以及AI系统的非确定性等问题之后，这个框架得以开发。LinkedIn、Uber和Klarna等公司已经采用LangGraph来增强其生产能力。
LangGraph的关键特性
LangGraph引入了几个关键特性，旨在优化AI代理性能：
- 并行处理：允许独立任务的同时执行以减少延迟。
- 流处理：提供实时反馈和更新以维持用户参与。
- 任务队列：通过将代理操作与触发请求分离来管理任务执行。
- 检查点：保存中间状态以便于高效重试。
- 人机协作：在代理操作中允许人为干预，以提高准确性和控制。
- 跟踪：提供对代理过程的可见性，以增强调试和用户交互理解。
设计理念与执行
LangGraph的设计以AI的未来为核心，尽量减少对未来发展的假设以保持相关性。框架的公共API结构类似于常规代码，鼓励开发者采用。这种方法确保LangGraph保持适应性，并随着AI技术的发展继续提供价值。
框架的架构支持具有离散步骤的结构化代理，使用确定性执行算法来管理并发性并确保可靠性能。这种设置允许无缝集成在生产中部署AI代理时开发者需要的六个关键特性。
性能特征
LangGraph的性能经过优化，可以随着AI代理的规模和复杂性高效扩展。其执行模型旨在处理大量节点、通道和线程，而不牺牲速度或可靠性。这确保了该框架可以支持AI应用的不断增长的需求。
结论
LangGraph代表了AI代理框架的重大进展，提供了部署可靠和可扩展AI解决方案所需的工具。其对控制和耐用性的关注使其成为开发者将AI项目从开发转向生产的宝贵资产。
更多关于LangGraph的信息，请访问LangChain博客。
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