如果你有兴趣了解更多关于如何构建 AI 助手或改进运行时的信息，你可能对 LangGraph 感兴趣，它专门设计用于通过在不同组件之间实现动态循环交互来帮助你增强 AI 代理。LangGraph 是一个使用 LLM 构建有状态的多参与者应用程序的库，它建立在 LangChain 之上（并打算与 LangChain 一起使用）。它扩展了LangChain表达式语言，能够以循环方式在多个计算步骤中协调多个链（或参与者）。它的灵感来自 Pregel 和 Apache Beam。当前公开的接口是受 NetworkX 启发的接口。

想象一下，有一种工具可以简化管理代理运行时的复杂任务，使开发过程更顺畅、更高效。这正是Langchain库的最新成员LangGraph为开发人员提供的。该工具旨在处理周期性计算步骤，这对于需要迭代交互的应用程序至关重要。这是一个复杂的模块，超越了基础知识，在循环过程中编排代理或“参与者”的流程。这在组件之间需要持续通信的情况下特别有用。

LangGraph 新增 Langchain 库

LangGraph 通过在以循环进程和不确定性为标志的环境中提供对语言模型的一定程度的控制而脱颖而出。它充当指挥者，确保您的语言模型无缝协作，无论手头任务的复杂性如何。无论您是部署高级聊天代理还是人机交互系统，LangGraph 都能简化流程，为您提供前所未有的控制。

LangGraph 的核心是状态机概念，这对于决定程序操作和转换至关重要。这允许您定义代理行为和对各种触发器的响应，从而确保交互的流畅顺序。该库的工具包包括节点、状态图和边缘，使您能够非常精确地设计复杂的代理行为。

LangGraph 是一个工具，可以在循环计算环境中释放代理运行时的全部潜力，请跳转到官方网站以了解有关其最新库的更多信息。无论您是在聊天代理还是人机交互系统上工作，LangGraph 都能提供您所需的适应性和控制能力。在Langchain和专门的社区的支持下，您有能力深入研究代理运行时技术的高级领域。