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11篇 AI从零开始 - Langgraph开发(2)

字数统计: 388字   |   阅读时长≈ 1分

做一个有温度和有干货的技术分享作者 —— Qborfy

工作流是什么

前面我们对LangGraph知识有一个基础入门，如果要完成一个真正的Agent工作流应用开发，还是远远不够的。

一个复杂且完整的Agent工作流应用，需要完成以下几个方面：

  1. 确定工作流目标，如：规划未来的旅游行程
  2. 按照目标规划和拆分任务清单，如：预定酒店、饮食推荐、景点参观时间等等
  3. 单执行任务（包含异常中断且重试机制），如：预定酒店
  4. 更新任务状态给工作流，如：预定酒店成功或失败
  5. 对任务清单状态进行重新思考或规划，如：预定酒店失败后需要重试其他渠道
  6. 对任务状态反馈给到用户，如：给用户酒店预定失败，是否选择其他渠道预定

具体可如下图所示：

LangGraph

这里我们可以和ReAct 推理+输出风格的Agent做对比，这种属于Reflexion自我反思+动态记忆的Agent模式，有以下几个优点：

  • 只需要在规划拆分任务清单的时候使用能力强的大模型
  • 其他任务执行，可以使用能力小的大模型或者不需要大模型参与

我们可以根据下图对比，加深工作流和Agent模式的区别：

LangGraph

实现工作流

目标：实现一个简单的formily表单生成助手 Agent工作流

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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Qborfy

毕业于广大华软学院，软件工程师一枚！

Java出身，喜欢前端进行转岗，主攻全栈发展，技术有：Vue、React、Nodejs、Java等。

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