在本节中，我们将探讨如何在 IRIS 中使用 Python 作为主要编程语言，在使用 Python 编写应用程序逻辑的同时仍能利用 IRIS 的强大功能。

• IRIS 中的 Python 优先方式简介
  • 使用方法 (irispython)
    • 什么是 irispython？
    • irispython 使用示例
    • 优点
    • 缺点
    • 结论
  • 使用 WSGI
    • 使用方法
    • WSGI 使用示例
    • 优点
    • 缺点
    • 结论
  • DB-API
    • 使用方法
    • DB-API 使用示例
    • 优点
    • 缺点
    • 备选方案
    • 结论
  • Notebook
    • 使用方法
    • Notebook 使用示例
    • 优点
    • 缺点
    • 结论
• 补充部分
  • 使用原生解释器（无 irispython）
    • 使用方法
    • 优点
    • 缺点
  • DB-API 社区版
    • 使用方法
    • DB-API 使用示例
    • 优点
    • 缺点
  • 在 IRIS 中调试 Python 代码
    • 使用方法
    • 优点
    • 缺点
    • 结论
  • IoP（基于 Python 的互操作性）
• 结论

学习如何使用 LangGraph 设计结合了推理、矢量搜索和工具集成的可扩缩自主 AI 智能体。

概括

• AI 智能体是一种超越简单的聊天机器人的自主系统，它结合了记忆库、上下文，并具有自动完成任务的主动性。
• LangGraph 是一种框架，它使我们能够利用具有内置状态管理的节点（任务）和边缘（连接），构建复杂的 AI 工作流。
• 本指南将指导您构建 AI 赋能的客户支持智能体，该智能体可以划分优先级，识别相关主题，并确定是上报还是自动回复。

那么，AI 智能体究竟是什么？

让我们直面它吧 —“AI 智能体”听起来就像可以接管会议室的机器人。 实际上，它们是您得力的助手，可以简化复杂的工作流，消除重复性任务。 您可以把它们看作是聊天机器人的下一个进化阶段：它们不只是简单地等待提示；它们可以发起行动，协调多个步骤，并随时进行调整。