LangGraph 架构详解

核心架构组件

LangGraph 的架构建立在一个灵活的基于图的系统上,使开发者能够定义和执行复杂的工作流。以下是主要架构组件:

1. 状态管理系统

LangGraph 的核心是其强大的状态管理系统,它允许应用程序在整个执行过程中维护一致的状态:

  • 状态容器:封装应用程序状态,包括对话历史、中间结果和元数据
  • 状态转换函数:定义如何在节点执行时修改状态
  • 状态验证:通过类型提示和验证确保状态一致性

状态管理系统使应用程序能够维护上下文,并在复杂的执行流程中做出明智的决策。

2. 图执行引擎

LangGraph 的图执行引擎负责管理节点的执行流程:

  • 节点调度:根据图定义和当前状态确定下一个要执行的节点
  • 条件路由:基于节点输出和状态评估执行分支
  • 循环处理:处理循环和递归模式,确定何时继续迭代或退出循环
  • 并行执行:在适当情况下支持节点的并行执行

执行引擎确保工作流按照定义的流程准确执行,同时处理条件逻辑和复杂的控制流模式。

3. 节点系统

节点是 LangGraph 中的基本处理单元:

  • 函数节点:包装 Python 函数以在图中使用
  • LLM 节点:封装与 LLM 的交互
  • 工具节点:提供与外部系统的集成
  • 子图:允许将复杂的子工作流封装为单个节点

节点系统支持模块化设计,使开发者能够构建和组合复杂的工作流组件。

4. 边和连接系统

边定义了节点之间的连接和数据流:

  • 直接连接:从一个节点到另一个节点的简单流程
  • 条件连接:基于条件表达式的分支逻辑
  • 动态路由:根据执行时决策确定的灵活路径
  • 数据转换:在节点之间传递时可选的数据处理和转换

连接系统使开发者能够定义数据如何在图中流动,以及应用程序如何在不同处理阶段之间转换。

5. 可观察性层

LangGraph 包含内置的可观察性功能:

  • 执行跟踪:详细记录每个节点的执行和状态变化
  • 可视化工具:用于图结构和执行路径的图形化表示
  • 与 LangSmith 集成:深度集成用于更高级的监控和分析

可观察性层使开发者能够理解、调试和优化他们的应用程序,特别是在处理复杂工作流时。

架构设计原则

LangGraph 的设计基于几个关键原则:

  • 组合性:组件可以灵活组合,构建复杂系统
  • 类型安全:通过类型注解和验证确保系统健壮性
  • 可扩展性:易于扩展和自定义以满足特定需求
  • 可测试性:支持组件和整体工作流的单元测试
  • 与 LangChain 兼容:无缝集成到更广泛的 LangChain 生态系统

与 LangChain 的关系

LangGraph 与 LangChain 紧密集成,但专注于不同的方面:

  • LangChain 提供基础构建块:模型、工具、检索器和内存
  • LangGraph 提供架构来编排这些组件,添加状态管理和复杂流程控制

两者结合使用时,开发者可以利用 LangChain 丰富的组件库和 LangGraph 的强大编排能力构建复杂的应用程序。

技术实现

LangGraph 在技术上使用以下方法实现其架构:

  • Python 类型注解:用于状态和接口定义
  • 函数式编程模式:用于节点实现和状态转换
  • 图形数据结构:用于表示和处理执行流程
  • 异步支持:用于处理 I/O 密集型操作,如 LLM 调用

这种实现方法使 LangGraph 既强大又灵活,能够支持从简单应用到复杂多智能体系统的各种用例。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/901044.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python 深度学习实战 第1章 什么是深度学习代码示例

第1章:什么是深度学习 内容概要 第1章介绍了深度学习的背景、发展历史及其在人工智能(AI)和机器学习(ML)中的地位。本章探讨了深度学习的定义、其与其他机器学习方法的关系,以及深度学习在近年来取得的成…

swift菜鸟教程1-5(语法,变量,类型,常量,字面量)

一个朴实无华的目录 今日学习内容:1.基本语法引入空格规范输入输出 2.变量声明变量变量输出加反斜杠括号 \\( ) 3.可选(Optionals)类型可选类型强制解析可选绑定 4.常量常量声明常量命名 5.字面量整数 and 浮点数 实例字符串 实例 今日学习内容: 1.基本…

GAT-GRAPH ATTENTION NETWORKS(论文笔记)

CCF等级:A 发布时间:2018年 代码位置 25年4月21日交 目录 一、简介 二、原理 1.注意力系数 2.归一化 3.特征组合与非线性变换 4.多头注意力 4.1特征拼接操作 4.2平均池化操作 三、实验性能 四、结论和未来工作 一、简介 图注意力网络&…

XML、JSON 和 Protocol Buffers (protobuf) 对比

目录 1. XML (eXtensible Markup Language) 1)xml的特点: 2)xml的适用场景: 2. JSON (JavaScript Object Notation) 1)JSOM的特点: 2)JSON的适用场景: 3. Protocol Buffers (…

如何通过简单步骤保护您的网站安全

在如今的数字化时代,网站安全已经成为每个网站管理者都不能忽视的重点。未授权用户入侵、数据泄露和恶意软件等威胁越来越多,网站安全对于保护企业、用户和客户的数据非常重要。为了帮助您提升网站的安全性,本文介绍了一些简单且有效的措施&a…

【后端开发】初识Spring IoC与SpringDI、图书管理系统

文章目录 图书管理系统用户登录需求分析接口定义前端页面代码服务器代码 图书列表展示需求分析接口定义前端页面部分代码服务器代码Controller层service层Dao层modle层 Spring IoC定义传统程序开发解决方案IoC优势 Spring DIIoC &DI使用主要注解 Spring IoC详解bean的存储五…

通付盾风控智能体(RiskAgent): 神烦狗(DOGE)

在数字化业务高速发展的今天,风控系统已成为企业抵御黑产、欺诈、保障交易安全的核心防线。然而传统风控面临人力依赖高与策略滞后性等挑战,数据分析师需每日从海量数据中手动提炼风险特征、设计防护规则,耗时费力;新策略从发现到…

大模型论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners(GPT2)

大模型论文:Language Models are Unsupervised Multitask Learners(GPT2) 文章地址:https://storage.prod.researchhub.com/uploads/papers/2020/06/01/language-models.pdf 摘要 自然语言处理任务,例如问答、机器翻译、阅读理解和摘要&am…

分布式ID生成方案的深度解析与Java实现

在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一项核心需求,广泛应用于订单编号、用户信息、日志追踪等场景。分布式ID不仅需要保证全局唯一性,还要满足高性能、高可用性以及一定的可读性要求。本文将深入探讨分布式ID的概念、设计要点、常见生成方案&a…

记 etcd 无法在docker-compose.yml启动后无法映射数据库目录的问题

1、将etcd 单独提取 Dockerfile,指定配置文件和数据目录 #镜像 FROM bitnami/etcd:3.5.11 #名称 ENV name"etcd" #重启 ENV restart"always" #运行无权限 ENV ALLOW_NONE_AUTHENTICATION"yes" #端口 EXPOSE 2379 2380 #管理员权限才…

怎样才不算干扰球·棒球1号位

在棒球运动中,"干扰球"(Interference)是指球员或场外人员非法影响了比赛的正常进行。以下情况通常 不构成干扰,属于合法行为或无需判罚: 1. 击跑员(Batter-Runner)合法跑垒 跑垒限制…

PyTorch实现多输入输出通道的卷积操作

本文通过代码示例详细讲解如何在PyTorch中实现多输入通道和多输出通道的卷积运算,并对比传统卷积与1x1卷积的实现差异。 1. 多输入通道互相关运算 当输入包含多个通道时,卷积核需要对每个通道分别进行互相关运算,最后将结果相加。以下是实现…

深入解析 MySQL 中的日期时间函数:DATE_FORMAT 与时间查询优化、DATE_ADD、CONCAT

深入解析 MySQL 中的日期时间函数:DATE_FORMAT 与时间查询优化 在数据库管理和应用开发中,日期和时间的处理是不可或缺的一部分。MySQL 提供了多种日期和时间函数来满足不同的需求,其中DATE_FORMAT函数以其强大的日期格式化能力,…

SSH配置优化:提升本地内网Linux服务器远程连接速度与稳定性

文章目录 引言一. 理解SSH连接过程与影响因素二. 服务器端SSH配置优化三. 客户端SSH配置优化四. 高级技巧五. 内网穿透突破公网IP限制总结 引言 SSH (Secure Shell) 是一种网络协议,用于加密的网络服务,常用于远程登录和管理Linux服务器。对于本地内网的…

BERT - MLM 和 NSP

本节代码将实现BERT模型的两个主要预训练任务:掩码语言模型(Masked Language Model, MLM) 和 下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP)。 1. create_nsp_dataset 函数 这个函数用于生成NSP任务的数据集。 def cr…

“实时滚动”插件:一个简单的基于vue.js的无缝滚动

1、参考连接: 安装 | vue-seamless-scroll 2、使用步骤: 第一步:安装 yarn add vue-seamless-scroll 第二步:引入 import vueSeamlessScroll from vue-seamless-scroll/src 第三步:注册 components: { vueSeamless…

【蓝桥杯】赛前练习

1. 排序 import os import sysn=int(input()) data=list(map(int,input().split(" "))) data.sort() for d in data:print(d,end=" ") print() for d in data[::-1]:print(d,end=" ")2. 走迷宫BFS import os import sys from collections import…

pyTorch-迁移学习-学习率衰减-四种天气图片多分类问题

目录 1.导包 2.加载数据、拼接训练、测试数据的文件夹路径 3.数据预处理 3.1 transforms.Compose数据转化 3.2分类存储的图片数据创建dataloader torchvision.datasets.ImageFolder torch.utils.data.DataLoader 4.加载预训练好的模型(迁移学习) 4.1固定、修改预训练…

第十四届蓝桥杯大赛软件赛国赛Python大学B组题解

文章目录 弹珠堆放划分偶串交易账本背包问题翻转最大阶梯最长回文前后缀贸易航线困局 弹珠堆放 递推式 a i a i − 1 i a_ia_{i-1}i ai​ai−1​i, n 20230610 n20230610 n20230610非常小,直接模拟 答案等于 494 494 494 划分 因为总和为 1 e 6 1e6…

Python 和 JavaScript两种语言的相似部分-由DeepSeek产生

Python 和 JavaScript 作为两种流行的编程语言,虽然在设计目标和应用场景上有差异(Python 偏向后端和脚本,JavaScript 偏向前端和动态交互),但它们的语法存在许多相似之处。以下是两者在语法上的主要共同点及对比&…