LangGraph工具调用深度解析：从函数绑定到多工具协同的全链路实践
从ToolNode到ReAct的全流程解析 在LangGraph的代理架构体系中，工具调用代理（Tool Calling Agent）是衔接大模型与外部系统的关键枢纽。它基于Router Agent的逻辑分流能力，使大模型能够根据用户需求动...
Agent智能体
阁主结构化输出：LangGraph 中 Router 决策的核心驱动力
前言 在LangGraph构建的AI Agent生态中，Router（路由代理）作为逻辑分流的核心组件，其决策效率与可靠性高度依赖大模型输出的结构化数据。结构化输出通过明确的数据格式与字段定义，为Router提供了清晰的条件判断依据，实现了...
LangGraph 中 Router 的使用场景探索：从逻辑分支到智能决策的全维度实践
代理架构的演进：为什么需要 Router？ 在 LangGraph 构建的 AI Agent 生态中，代理架构的核心使命是赋予大模型「控制权」—— 从基础的路径选择到复杂的任务闭环，控制权的精细化程度决定了系统解决问题的边界。当我们期望输入...
MessageGraph 源码深度解析：从消息管理到交互逻辑的实现之道
前言 在复杂的人机交互场景中，对于图形状态中消息的手动更新需求日益凸显。在 LangGraph 框架下，operator.add在处理手动状态更新时存在一定局限性，其仅能将手动发送到图表的状态更新附加到现有消息列表，而无法对现有消息进行直接...
LangGraph底层原理与基础应用入门
前言 与仅限于使用GPT系列模型的Assistant API框架不同，LangGraph是一个适用范围更广的AI Agent开发框架。在大模型的支持方面，LangGraph不仅支持GPT系列，还兼容其他多种在线或开源模型，例如 glm4、l...
基于ReAct Agent 实现智能客服
在深入学习并实际操作 ReAct 框架之后，针对 Function Calling 未能解决的智能客服案例，我们将尝试采用 ReAct 框架来构建解决方案。首先，整体的项目架构如下图所示： 需要说明的是：AI Agent 的效果非常依赖于大...
ReAct Agent基本理论和实战
引言 在开发的技术选型的过程中，真正容易引起混淆的是人工智能助手与人工智能代理这两类应用。表面上，这两者常常因称呼上的类似而被误解为同一类应用产品，但实质上，它们基于完全不同的底层架构。这种差异关键在于它们处理任务和交互方式的根本设计理念，...
