2026/4/3 14:03:10
网站建设
项目流程
wordpress登录后页面,seo网站推广工具,玉田县住房和城乡建设局网站,中国正规现货交易平台还记得你第一次跑通 AutoGPT 时的兴奋吗#xff1f;看着终端里 Agent 自己思考、调用工具、再思考#xff0c;仿佛 AGI 就在眼前。
但当你试图把这个 Demo 搬进企业生产环境时#xff0c;噩梦开始了#xff1a;
死循环#xff1a; Agent 在两个工具之间反复横跳#xf…还记得你第一次跑通 AutoGPT 时的兴奋吗看着终端里 Agent 自己思考、调用工具、再思考仿佛 AGI 就在眼前。但当你试图把这个 Demo 搬进企业生产环境时噩梦开始了死循环Agent 在两个工具之间反复横跳直到 Token 耗尽。路径不可控你希望它先搜索再总结它偏偏直接开始瞎编。无法干预一旦开始运行就像脱缰的野马中间出错完全无法纠正。企业级应用需要的不是“无限的自由”而是“可控的智能”。今天我们来聊聊LangGraph以及为什么从 DAG有向无环图向 Graph图的转变是 Agent 工程化的必经之路。一、为什么 ReAct 模式还不够经典的 ReAct (Reason Act) 模式本质上是一个While 循环。while True: reason llm.think() if is_finish(reason): break action llm.act() observation tool.run(action)这种模式在解决简单问题时很有效但它有一个致命缺陷过于依赖 LLM 的实时决策能力。模型必须在每一步都极其精准地决定下一步做什么。一旦中间某一步“幻觉”了整个链路就会崩塌。在复杂的业务场景如长文档写作、代码辅助、复杂客服中我们需要的是流程图Flowchart而不是一个黑盒循环。二、LangGraph以“状态”为核心的编排LangChain 的团队推出的 LangGraph核心思想发生了一个巨大的转变从“链Chain”进化到了“状态机State Machine”。核心概念拆解在 LangGraph 中一切围绕着三个要素展开State状态这是一个共享的字典或对象保存着当前对话的所有上下文消息历史、中间变量、工具输出。所有的节点都从这里读数据往这里写数据。Nodes节点具体的执行单元。它可以是一个 LLM 调用一个工具函数或者一段普通的 Python 代码。Edges边连接节点的逻辑。普通边跑完 A就跑 B。**条件边Conditional Edges**这才是灵魂根据 LLM 的输出或当前状态动态决定下一步去哪里。相比 LangChain Chain (DAG) 的区别LangChain (Legacy):大多是 DAG有向无环图。数据像流水线一样单向流动。处理循环Loops非常别扭。LangGraph:支持循环Cycles。这使得“自我纠错”和“人机协同”成为可能。三、实战构建一个“自我修正”的 Agent让我们通过一个场景来理解 LangGraph 的威力代码生成与修复助手。如果是传统的 Chain你只能写成生成代码 - 运行测试 - 结束。如果测试失败了怎么办Chain 走完了任务就失败了。但在 LangGraph 中我们可以构建一个闭环设计思路Node 1 (Coder):负责写代码。Node 2 (Tester):运行单元测试。Edge (Router):如果测试通过 -End。如果测试失败 - 把错误信息回传给Node 1循环回去。代码实现简述from typing import TypedDict, Annotated, Sequencefrom langgraph.graph import StateGraph, ENDimport operator# 1. 定义状态 (The Memory)class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add] code: str test_result: str# 2. 定义节点 (The Workers)def coder_node(state): # 调用 LLM 生成或修改代码 return {code: generated_code}def tester_node(state): # 运行代码 result run_code(state[code]) return {test_result: result}# 3. 定义路由逻辑 (The Brain)def router(state): if ERROR in state[test_result]: return coder # 回到写代码节点 else: return END # 结束# 4. 组装图workflow StateGraph(AgentState)workflow.add_node(coder, coder_node)workflow.add_node(tester, tester_node)workflow.set_entry_point(coder)workflow.add_edge(coder, tester)workflow.add_conditional_edges( tester, router)app workflow.compile()看这就是状态机的魅力。开发者显式地定义了“如果失败就重试” 的业务逻辑而不是指望 LLM 自己灵光一闪去重试。四、为什么这对企业很重要确定性Determinism你可以强制规定 Agent 必须先查数据库再回答问题严禁跳过步骤。人机回环Human-in-the-loopLangGraph 支持在图的运行中“暂停”。比如 Agent 生成了一封邮件草稿系统暂停等待人类经理点击“批准”后再进入“发送邮件”节点。如果经理点击“修改”则退回到“草稿生成”节点。更细粒度的控制你可以为图中的每一个节点配置不同的 LLM。简单的分类任务用gpt-3.5-turbo或haiku复杂的推理任务用gpt-4o或sonnet实现成本的最优解。五、总结与建议如果你的任务是线性的如翻译 - 摘要 - 存库Chain依然是最好的选择简单且高效。•如果你的任务涉及循环、分支判断、自我修正或多角色协作那么请拥抱LangGraph。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。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10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】