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需要構(gòu)建一種系統(tǒng)，能夠響應(yīng)用戶輸入、記住過(guò)去的互動(dòng)，并基于這些歷史記錄做出決策。這種需求對(duì)于創(chuàng)建更像智能代理的應(yīng)用程序至關(guān)重要，它們能夠維持對(duì)話、記住過(guò)去的上下文，并做出明智的決策。

目前，一些解決方案解決了這個(gè)問(wèn)題的部分方面。有些框架允許創(chuàng)建帶有語(yǔ)言模型的應(yīng)用程序，但它們無(wú)法有效地支持持續(xù)的、有狀態(tài)的互動(dòng)。這些解決方案通常專(zhuān)注于處理單一輸入和生成單一輸出，而沒(méi)有內(nèi)置的方式來(lái)記住過(guò)去的互動(dòng)或上下文。這種限制使得創(chuàng)建需要記住之前對(duì)話或行動(dòng)的更復(fù)雜、互動(dòng)性更強(qiáng)的應(yīng)用程序變得困難。

解決這個(gè)問(wèn)題的方案是LangGraph庫(kù)，它旨在使用語(yǔ)言模型構(gòu)建有狀態(tài)、多參與者的應(yīng)用程序，并建立在LangChain之上。LangGraph庫(kù)允許創(chuàng)建可以維持多步對(duì)話的應(yīng)用程序，記住過(guò)去的互動(dòng)，并使用這些信息來(lái)指導(dǎo)未來(lái)的回應(yīng)。它對(duì)于創(chuàng)建類(lèi)似代理的行為特別有用，應(yīng)用程序可以持續(xù)與用戶互動(dòng)，詢問(wèn)并記住之前的問(wèn)題和答案，以提供更相關(guān)、更明智的回應(yīng)。

這個(gè)庫(kù)的一個(gè)關(guān)鍵特性是它能夠處理循環(huán)，這對(duì)于維持持續(xù)對(duì)話至關(guān)重要。與其他僅限于單向數(shù)據(jù)流的框架不同，這個(gè)庫(kù)支持循環(huán)數(shù)據(jù)流，使應(yīng)用程序能夠記住并基于過(guò)去的互動(dòng)進(jìn)行構(gòu)建。這一能力對(duì)于創(chuàng)建更復(fù)雜、更響應(yīng)靈敏的應(yīng)用程序至關(guān)重要。

這個(gè)庫(kù)通過(guò)其靈活的架構(gòu)、易用性以及與現(xiàn)有工具和框架的集成能力，展示了其功能。它簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)過(guò)程，使開(kāi)發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)建更復(fù)雜、更互動(dòng)的應(yīng)用程序，而不必?fù)?dān)心維持狀態(tài)和上下文的底層機(jī)制。

總之，LangGraph代表了使用語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)互動(dòng)應(yīng)用程序的一個(gè)重要步驟，為開(kāi)發(fā)者打造更復(fù)雜、更智能、更響應(yīng)靈敏的應(yīng)用程序提供了新的機(jī)會(huì)。它能夠處理循環(huán)數(shù)據(jù)流并與現(xiàn)有工具集成的能力，使其成為這一領(lǐng)域任何開(kāi)發(fā)者工具箱中的寶貴補(bǔ)充。

詳細(xì)去訪問(wèn)：?https://github.com/langchain-ai/langgraph