人工智能LangChain Academy介绍LangGraph动机：构建可靠与自定义控制流结合的LLM应用系统设计

内容概要：本文介绍了LangChain Academy关于LangGraph的基本概念和动机，强调了单一语言模型的局限性以及通过控制流形成的“链”来增强其能力。文章解释了固定控制流与由语言模型定义的控制流之间的区别，并引入了智能体（Agent）的概念，即由语言模型决定控制流的系统。此外，还探讨了不同类型的智能体及其面临的实际挑战。LangGraph旨在通过图形化表达自定义控制流，帮助开发者在可靠性和灵活性之间找到平衡。文中还简要介绍了LangGraph的四个模块：基础、记忆、人机协作和定制化，每个模块都致力于构建更加智能和实用的代理系统。; 适合人群：对语言模型应用开发感兴趣的研发人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解单一语言模型的局限性；②掌握通过控制流增强语言模型的方法；③学习构建和使用不同类型智能体的技术；④探索如何利用LangGraph平衡系统的可靠性和灵活性。; 阅读建议：本文适合有一定编程基础并希望深入了解语言模型应用开发的读者，建议结合实际案例进行理解和实践，同时可以参考提供的参考资料进一步深入研究。