LangGraph：自定義認知架構的革新

LangGraph 是什么？它是一個用于構建和管理復雜Agent的框架，允許開發者通過直觀的編程接口控制Agent的行為。LangGraph 的核心設計理念是幫助開發者在Agent工作流中增加更好的精度和控制，以適用于現實世界系統的復雜性。

LangGraph 的核心優勢在于：

• 可控性：LangGraph 提供了對代碼流、提示詞以及大型語言模型（LLM）調用的低級控制，賦予開發者對認知架構的精細控制能力。
• 可靠性：通過添加審核和質量檢查機制，LangGraph 確保代理在執行任務過程中滿足預設條件，從而提高任務完成的質量并降低錯誤率。
• 靈活性：LangGraph 支持人機協作，允許人類介入復雜的或敏感的任務，為任務的成功完成提供雙重保障。

深入解析 LangGraph 的核心特點

可控性：超強的 Flow 控制流

LangGraph 的靈活 API 允許開發者設計自定義的認知架構，這意味著開發者可以完全掌控代碼流、提示詞以及 LLM 調用，這些調用接受用戶輸入并執行操作或生成響應。

• 條件分支與循環：LangGraph 支持條件分支和循環，使用戶能夠構建具有分層或順序決策模式的單代理或多代理設置，從而實現更復雜的邏輯和工作流程。
• 自定義提示詞工程：開發者可以根據特定領域或任務需求，對 LLM 提示詞進行精細化設計，以引導模型生成更準確、更符合預期的輸出。

Flow 控制流示例

“LangGraph 對我們的 AI 開發至關重要。其用于構建有狀態、多角色應用程序的強大框架已經改變了我們評估和優化 AI 面向客戶解決方案性能的方式。LangGraph 使我們能夠對代理的思維過程進行細粒度控制，這使我們能夠做出數據驅動和深思熟慮的決策，以滿足客戶的多樣化需求。” —— Andres Torres（挪威郵輪公司高級解決方案架構師）

可靠性：完備的審核與中斷

LangGraph 簡化了在代理工作流中添加審核和質量檢查的流程，確保代理在繼續任務之前滿足特定條件。

• 質量控制關卡：開發者可以設置質量控制關卡，例如檢查 LLM 輸出的格式、內容或情感傾向，確保代理的行動符合預期標準。
• 錯誤處理機制：LangGraph 允許開發者定義錯誤處理機制，例如在代理遇到問題時觸發警報、記錄日志或請求人工干預，從而提高系統的穩定性和可靠性。

審核與中斷

“構建編碼代理的原型很容易，但提高其可靠性卻非常困難。Replit 希望將編碼代理提供給數百萬用戶——可靠性是我們的首要任務，并將長期保持如此。LangGraph 為我們提供了構建和發布強大編碼代理所需的控制和人體工學。” —— Michele Catasta（Replit AI 副總裁）

靈活性：開箱即用的人機協作

LangGraph 通過內置的持久層實現了人機協作，使得人類能夠參與到代理的自動化流程中。

• 人工審核與批準：對于敏感任務，LangGraph 允許開發者設計代理在執行任務之前明確等待人類批準，例如在金融交易或醫療診斷等場景中。
• 實時干預與調整：人類專家可以實時監控代理的行動，并在必要時進行干預或調整，例如修改代理的目標、策略或參數，以應對突發情況或優化性能。

審核與中斷

“LangChain 在 LangGraph 上的投入遙遙領先。LangGraph 為我們構建和擴展 AI 工作負載奠定了基礎——從對話代理、復雜任務自動化，到“即插即用”的自定義 LLM 支持體驗。構建復雜的生產就緒功能的下一章是代理化的，使用 LangGraph 和 LangSmith，LangChain 提供了一種開箱即用的解決方案，可以快速迭代、立即調試和輕松擴展。” —— Garrett Spong（Elastic 首席軟件工程師）

結語

LangGraph 的發布開啟了自定義認知架構的新紀元，為構建更強大、更可靠、更智能的 AI 代理鋪平了道路。相信在不久的將來，我們將看到更多基于 LangGraph 的創新應用，共同推動人工智能技術向前發展。

本文轉載自??AI小智??，作者： AI小智 ????