从零构建智能对话助手：LangGraph + ReAct 实现具备记忆功能的 AI 智能体

随着人工智能技术的快速发展，构建能够自主推理和执行复杂任务的智能体系统已成为当前研究的热点。ReAct（Reasoning + Action）智能体作为一种突破性的架构模式，成功地将语言模型的推理能力与外部工具的行动能力有机结合，为解决复杂的现实世界问题提供了新的技术路径。

在传统的语言模型应用中，模型往往局限于纯文本生成，无法与外部环境进行有效交互。而 ReAct 智能体通过引入工具调用机制，使模型能够在推理过程中动态获取信息、执行计算、访问数据库等，从而大幅扩展了其应用边界。这种"思考-行动-观察"的循环模式，使 AI 系统具备了类似人类的问题解决能力。

LangGraph 作为专门为构建智能体工作流而设计的开源框架，通过图结构和状态管理机制，极大地简化了复杂智能体系统的开发过程。其独特的节点-边架构不仅提供了清晰的逻辑组织方式，还支持记忆持久化、条件分支和循环执行等高级特性，为开发者提供了强大的技术支撑。

本文将从理论基础到实践应用，系统性地介绍如何使用 LangGraph 构建具备记忆能力的 ReAct 智能体。通过详细的代码示例和技术分析，读者将深入理解智能体的工作原理，掌握从基础工作流到高级记忆系统的完整实现方法，为构建下一代智能应用奠定坚实的技术基础。

 

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