如何使用 LangGraph 构建应用程序：分步指南
标签#LangGraph#LangChain#AI#代理#Python#LLM#状态管理#工作流
大家好，我想向大家介绍一下我正在研究和开发的工具 LangGraph。
基本上，传统的人工智能应用程序在处理复杂的工作流和动态状态时经常面临挑战。LangGraph提供了一个强大的解决方案，可以创建有状态的代理，管理复杂的对话，做出基于上下文的决策，并执行复杂的工作流。
本文提供了使用LangGraph 构建应用程序的分步指南，LangGraph 是一个用于创建具有状态图的多步骤代理的框架。
实施步骤：
- 设置环境和安装依赖项
- 定义应用程序状态
- 创建图节点
- 配置状态图
- 运行代理
1.设置环境并安装依赖项
第一步是设置 Python 环境并安装必要的库：
pip install langgraph langchain langchain-openai
配置 API 凭据：
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Configure your API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key-here"
# Initialize the model
.png)
.jpg)
.png)
.png)
.png)
是需要vpn吗.png)
.png)
.png)