pregel

[拆解LangChain执行引擎] __pregel_tasks通道——成就“PUSH任务”的功臣除了我们显式声明的用于存储业务数据或驱动信号的Channel之外，Pregel自身也会维护一些系统Channel，其中最重要的莫过于一个名为__pregel_tasks的Channel。通过前面针对BSP的介绍，我们知道当Superstep进入同步屏障并应用所有更新后，引擎会根据Node针对Channel的订阅情况和Channel自身的更新状态生成下一步待执行的任务，其实待执行的任务不限于此。

[拆解LangChain执行引擎] Channel——驱动Node执行的原力Pregel由Node和Channel这两个核心部件组成，Channel不仅维护了整个图的状态，还是驱动Node执行的 “原力” 。在前面演示的一系列实例中，我们已经使用了三种Channel类型，包括频繁使用的LastValue，能够将所有添加的值保留下来的BinaryOperatorAggregate，以及帮助我们轻松解决多Node依赖问题的NamedBarrierValue。为什么Channel有这么多类型，我们应该在何种场景中使用何种类型的Channel，要回答这个问题，就无法回避（BSP：Bulk

[拆解LangChain执行引擎]以Actor模型的视角来看Pregel经过这些年的蓬勃发展，市面上已经涌现出了太多AI Agent的开发平台、框架和工具，但是毫无疑问，其中集大成者首推LangChain。利用LangChain开发的Agent可以看成是一个具有状态的、由Node和Edge组成的有环图（Circle Graph）。Agent的内部循环被 “展开” 并映射到了 LangGraph的StateGraph体现的拓扑结构中，后者经过编译的结果实际上是一个Pregel对象，这是一个由Node和Channel构成的Actor模型。换句话说，Agent最终是以一个Preg

我是有底线的