Langgraph是Langchain推出的开源智能体框架，功能全，但是门槛比dify,n8n,crewai,autogen要高，因为需要写代码来搭建智能体，还没有可视化的编排界面。不对，有可视化的studio界面，但是只能用来提问，查看结构，不同编排智能体。个人理解是GraphAPI用图的结构，来搭建基础节点，分为三个概念：Nodes,States,Edges，节点，状态，边。而Function

不过在我看来，开源的这个功能，实用性有待考证，因为为了获得这个游戏的代码，需要用crewai生成项目，配置角色，配置任务，写好提示词，配置需要用的依赖，最后配置.env运行，仅仅是获得了一段代码，或者可以获得一个报告。的话，很多方面代码都要自己写，要写提示词，要配置工具，还只能在控制台输出结果（也可以写后端代码把结果传递到前端），想实现复杂的功能都要自己改，所以多智能体带来的效率提升还是有限，因为

有4种agent，assistantAgent应该是对标大模型节点，可以添加模型和工具。user_proxyAgent是用户输入。有四种类型的节点：Agent,Models,Tools,Terminations。autogen 还有个beta版的可视化界面。可以部署后在网页编排多智能体。这里的Team感觉类似于dify的一个智能体工作流。有四种示例Team.现在添加非openai模型应该有bug，

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Jenkins用IaaC工具Terraform自动化部署EC2并运行springboot项目docker镜像。

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不过在我看来，开源的这个功能，实用性有待考证，因为为了获得这个游戏的代码，需要用crewai生成项目，配置角色，配置任务，写好提示词，配置需要用的依赖，最后配置.env运行，仅仅是获得了一段代码，或者可以获得一个报告。的话，很多方面代码都要自己写，要写提示词，要配置工具，还只能在控制台输出结果（也可以写后端代码把结果传递到前端），想实现复杂的功能都要自己改，所以多智能体带来的效率提升还是有限，因为

github下载的压缩包在pycharm运行需要做的配置，pycharm配置python解释器,pycharm运行别人的项目