(小浪)LangGraph多Agent教程笔记(多智能体)

2026吃透大模型LangGraph+多Agent保姆级教程,从小白入门到企业级项目实战案例

文章目录

【1-1】LnagGraph+多Agent课程介绍

【1-2】为什么选择多智能体架构?


【1-3】常见的多智能体架构

【2-1】LangGraph讲解

Langchain比较适合单一任务,Langgraph适合生产环境

【2-2】 LangGraph 核心组件:节点与可控制性


【2-3】节点与可控制性-第一个LangGraph

代码演示

【2-4】节点与可控制性-基本控制:串行控制&分支控制&条件分支与循环

代码演示

可以限制递归次数

【2-5】节点与可控制性-精细控制:图的运行时配置&map-reduce

示例:

【2-6】LangGraph 核心组件:持久化与记忆



【2-7】持久化与记忆-基本运用:相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用(MongoDB)

【2-8】持久化与记忆-记忆:短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆

记忆优化:1、消息过滤。2、消息总结

消息过滤函数

总结摘要函数

【2-9】LangGraph 核心组件:人机交互

【2-10】LangGraph人机交互-基本运用:审查工具调用

代码演示

【2-11】LangGraph人机交互-基本使用:编辑图的状态


【2-12】LangGraph 核心组件:时光旅行

【2-13】LangGraph 核心组件:流式输出

【2-14】LangGraph 核心组件:工具调用

【3-1】项目实战:基于LangGraph 构建代码助手




【3-2】项目实战2:基于LangGraph 的提示词生成小助手

【3-3】项目实战3:小浪助手(多智能体版)

【3-4】课程总结

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