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本文详细介绍了LangGraph多智能体集成框架,包括其核心概念(图、节点、边、状态等)、多智能体架构(Supervisor、Swarm等)以及高级功能如状态持久化、时间旅行和人机协作。LangGraph通过有向图模型重构智能体工作流,支持条件分支、循环和并行执行,能将复杂任务分解为子任务。文章还涵盖了Java版本实现,为开发者提供了从零基础到精通的完整学习路径。👉目录1 LangGraph概述
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2025 年标志着人工智能(AI)发展的一个关键拐点,AI 智能体(Agent)正从前几年的实验性原型(如 AutoGPT)演变为企业战略与核心产品的基石。随着大模型技术的逐渐成熟,市场对人工智能的能力需求已从单纯的 “内容问答” 转向要解决 “实际任务”。AI 智能体作为能够自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务的新一代人工智能应用范式,正在成为全球科技巨头和创业公司竞相布局的战略高地。

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