摘要：
在 LangChain 体系中，LangChain 主要集成了和大语言模型交互的能力，而 LangGraph 主要实现了复杂的流程调度。将这两个能力结合起来，就可以实现一个复杂的多智能体。 一、多智能体典型的组装方式 https://langchain-ai.github.io/langgraph/ 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:51
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摘要：
一、流式输出大模型调用结果 之前提到 Graph 的流式输出有几种不同的模式，这里展示 messages 模式，是用来监控大语言模型的 Token 记录的。 代码在 stream_mode_messages.py 文件中，内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- import os 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:45
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摘要：
Graph 是 LangGraph 的核心，它以有向无环图的方式来整合多个 Agent，构建更复杂的 Agent 大模型应用，形成更复杂的工作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。 Graph 主要包含三个基本元素： State：在整个应用中共享的一种数据结构 Node： 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:43
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摘要：
一、什么是 Agent ？ Agent 是 LangGraph 中的一个核心概念。LangGraph 中 Agent 封装了访问大模型、调用 Tools、保存 ChatMemory 等等这些基础能力。可以完成一系列基于大模型构建的任务。同时，又可以随时干预 Agent 执行进度，对关键步骤随时做出调 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:34
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摘要：
上一篇文章展示了如何新建一个 LangGraph 项目，然后在 LangSmith 中调试这个 LangGraph 项目。 那「但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。」这句话该如何了理解呢？ 下文就展示了，如何在现有项目中使用 LangSmith。 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:31
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摘要：
一、什么是 LangSmith？ 简单来说，LangSmith 是一个用于调试、测试、评估和监控 LLM（大语言模型）应用程序的统一平台。 它由开发流行框架 LangChain 的公司打造，但它被设计用于任何 LLM 应用程序，而不仅仅是那些用 LangChain 构建的程序。 您可以把它看作是 A 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:28
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摘要：
之前没用过 LangGraph，想看下 LangGraph 如何配置 MCP tools工作。最简单的就是不说废话上代码～～～ 一、创建文件 1.1 按照如下目录结构创建文件 lang_graph_mcp/ ├── .env # 配置文件 ├── agent_prompts.txt # Agent 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:03
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摘要：
简单来说，LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的程序框架，而 LangGraph 是构建在 LangChain 之上，用于创建具有复杂、有状态工作流的框架。 可以把它们理解为： LangChain：像 乐高积木，提供了丰富的标准化组件（模型、提示、检索器、链等），让你能快速组装一个应用。 阅读全文
posted @ 2025-10-28 13:57
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摘要：
在这篇 MCP - AI智能体调用 MCP Serverr - Streamable HTTP（七） 文章中，虽然可以实现 MCP tools 的调用，但测试下来效果不好。 例如：有如下tools代码，其中提供 3个tools search_flights_between_countries: 查询 阅读全文
posted @ 2025-10-28 13:56
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摘要：
当然，类似 Cherry Studio、TRAE 等工具，也可以使用咱们写的 MCP Server 中的 tools。 1、下载、安装 Cherry Studio 自行下载安装 Cherry Studio 2、在 Cherry Studio 配置 2.1 设置 -> 添加 2.2 设置 MCP Se 阅读全文
posted @ 2025-10-28 13:51
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