从线性链到循环图：使用LangGraph构建有状态的图
在人工智能领域，有关代理模型的讨论永无止境。然而，常见的RAG（简单反应代理）已被证明可能不足以处理复杂的任务和环境。相反，LangGraph是一种更强大和灵活的方法，可以帮助您构建有状态的图，从而提高代理系统的性能和效率。
LangGraph背后的基本理念是将传统的线性链代理改进为循环图代理，使得代理可以在不同的状态之间自由转换并记忆信息。这种有状态的图结构使得代理可以更好地理解环境的复杂性和变化，并根据需要采取相应的行动。
通过LangGraph，您的代理可以实现更高水平的智能和灵活性，使其能够处理各种类型的任务和情境。无论是在游戏中制定策略，还是在商业应用中做出决策，LangGraph都能为您的代理系统提供更多有力的工具和资源。
因此，如果您希望使您的代理系统更加强大和高效，不妨考虑使用LangGraph构建有状态的图。它将为您的代理带来新的可能性和机会，使您能够更好地应对复杂的问题和挑战。让我们一起探索LangGraph的无限潜力，并为您的代理的未来做好准备！
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