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山东建设局网站首页,网站结构与导航设计,做技能培训和那个网站合作好,重庆网站建设公司咨询亿企帮简介 LangGraph是LangChain生态中的数据流转核心调度中枢#xff0c;负责智能体数据的状态管理、流转路径规划和执行控制。它通过状态驱动调度、多步骤协作、执行可追溯和逻辑解耦四大核心功能#xff0c;使数据能在各处理环节有序、可控地流转#xff0c;将零散的数据处理…简介LangGraph是LangChain生态中的数据流转核心调度中枢负责智能体数据的状态管理、流转路径规划和执行控制。它通过状态驱动调度、多步骤协作、执行可追溯和逻辑解耦四大核心功能使数据能在各处理环节有序、可控地流转将零散的数据处理动作整合成完整的智能体执行闭环。作为三层架构中的编排层LangGraph连接MCP与LangChain实现智能体任务的高效执行。“ Langgraph的核心功能点在Nodes节点和Edges边Nodes负责执行任务Edges负责任务流程。”在使用Langgraph开发框架的过程中发现一个问题其官方文档给的案例都是比较简单的案例虽然能让我们弄明白其运作机制但无法真正解决业务问题因为实际的业务场景要远比官方案例复杂的多。在学习框架的使用过程中感觉好像没什么难度但等到真正结合实际业务时才发现好像束手束脚有点无从下手。所以我们今天了解一下LangGraph在复杂的业务流程数据流转中起到什么作用一、LangGraph 在数据流转中的核心作用智能体的「流程大脑 状态管家」LangGraph 是数据流转的核心调度中枢既决定数据 “走哪条路、做什么事”又全程掌控数据的状态和完整性是连接 LangChain 适配层与 MCP 交互层的 “流转核心”—— 没有 LangGraph数据只是零散的 “信息碎片”无法形成有逻辑、可回溯、能协作的智能体执行闭环。简单来说LangGraph 对数据流转的作用集中在4 大核心维度每一步都直接决定数据的走向和价值核心作用 1状态驱动的流转调度决定 “数据往哪走”LangGraph 以「状态State」为核心定义数据在不同节点间的流转规则让数据 “按任务逻辑移动” 而非无序传递状态锚点所有数据都附着在 LangGraph 的State对象上比如State({“task”:“weather_query”, “city”:“北京”, “status”:“tool_call_pending”, “result”:None})State是数据的 “身份卡”记录当前任务进度和核心信息节点 / 边规则通过定义「节点Node」数据处理单元比如 “工具调用节点”“LLM 生成节点”和「边Edge」流转规则比如 “工具调用成功→结果整理节点”“工具调用失败→重试节点”LangGraph 会根据State中的状态值自动触发数据的下一个流转节点示例场景数据从 “初始节点” 流入后LangGraph 检测到statustool_call_pending会自动将数据流转到 “天气工具调用节点”若工具调用返回statussuccess则流转到 “LLM 话术生成节点”全程无需人工干预。核心作用 2多步骤 / 多角色的数据协作实现 “数据多环节联动”智能体的复杂任务比如 “查天气→查出行建议→整合回复”需要数据在多个环节流转LangGraph 解决了 “数据如何跨节点协作” 的问题串行 / 并行流转支持数据串行流转比如先查天气、再查出行也支持并行流转比如同时调用天气工具和交通工具数据分两路处理后再合并分支 / 循环流转支持条件分支比如 “气温35℃→推荐空调 防晒气温10℃→推荐保暖”也支持循环流转比如 “工具调用超时→重试 3 次仍失败则终止”数据聚合并行节点处理完的数据LangGraph 会自动聚合到同一个State对象中比如把 “气温 25℃” 和 “地铁 1 号线正常运行” 整合到同一状态再传递给下一个节点避免数据碎片化。核心作用 3数据执行的可追溯与可控保障 “数据不丢、不偏”LangGraph 全程记录数据的流转轨迹既是 “执行账本”也是 “容错保障”轨迹记录每个节点的输入 / 输出数据、流转时间、状态变更都会被记录比如 “10:00 数据进入工具调用节点→输入北京输出25℃→状态success→流转到 LLM 节点”便于问题排查和流程优化中断恢复若数据流转中出现异常比如节点崩溃LangGraph 可基于State中的最新状态恢复执行无需从头开始手动干预支持 “人工断点”比如关键节点暂停人工确认数据后再继续适合高敏感场景比如金融智能体的决策环节。核心作用 4解耦数据处理与流转逻辑适配 “LangChain/MCP 的层间协作”LangGraph 不直接处理 “格式转换”交给 LangChain和 “标准化交互”交给 MCP只聚焦 “数据该怎么流”实现三层框架的解耦输入适配仅接收 LangChain 转换后的标准化数据比如 LangChain 的ToolCall对象无需关心 MCP 的原始请求格式输出适配仅输出 LangChain 可识别的执行结果比如工具返回 状态由 LangChain 负责转为 MCP 标准格式层间隔离即使更换 MCP 协议或 LangChain 的工具适配逻辑只要数据格式不变LangGraph 的流转规则无需修改大幅降低维护成本。二、所以LangGraph 的核心价值是什么LangGraph 是数据流转的 “导航系统 交通管控中心”它不生产数据也不翻译数据格式但能让数据按照智能体的任务逻辑有序、可控、可协作地在各个处理环节流转最终把零散的 “数据处理动作” 变成完整的 “智能体执行闭环”。三个关键智能体框架在数据流转中的作用对比来看MCP 负责 “数据的进出标准化”LangChain 负责 “数据的格式翻译”而 LangGraph 负责 “数据的路径规划和全程管控”—— 这也是三层架构中LangGraph 作为 “编排层” 的核心意义。三、如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】