LangGraph 记忆系统实战：反馈循环 + 动态 Prompt 让 AI 持续学习
代理系统或者 RAG 方案，基本都需要一个双层记忆架构，这样 LLM 既能保持对当前上下文的专注，又能记住过往交互的内容。 短期记忆负责单个会话内的即时信息管理，长期记忆则跨会话存储知识，让系统能够持续学习和进化。两者配合，代理才能表现出连贯性、上下文感知能力，看起来更加智能。这些记忆组件在现代 AI 架构中的位置如下图所示： 线程级记忆（短期） 这种记忆在单个对话线程内运作，追踪已经发生的消息....
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
现在的量化交易早就不是简单的技术指标了。真正有效的交易系统需要像一个完整的投资团队一样工作——有专门的分析师收集各种数据，有研究员进行深度分析和辩论，有交易员制定具体策略，还有风险管理团队把关。问题是传统的程序很难模拟这种复杂的协作流程。 LangGraph的多智能体架构正好解决了这个问题。我们可以构建一个像真实投资公司一样运作的系统，每个智能体负责特定的职能，它们之间可以进行辩论、协商，最终形....
使用LangGraph从零构建多智能体AI系统：实现智能协作的完整指南
想象一下：只需四小时，一位初级开发者就能构建出同时处理事实核查、摘要生成、情感分析和多数据源交叉引用的AI研究助手。这在六个月前需要高级工程师团队数周的开发时间，如今借助LangGraph多智能体框架已经成为现实。 传统AI应用依赖单一大型模型处理所有任务，就像让一个人同时担任研究员、作家、事实核查员和编辑。而多智能体系统将复杂任务分配给专门化的AI智能体，每个智能体在特定领域发挥最佳性能，通过....
从零构建智能对话助手：LangGraph + ReAct 实现具备记忆功能的 AI 智能体
随着人工智能技术的快速发展，构建能够自主推理和执行复杂任务的智能体系统已成为当前研究的热点。ReAct（Reasoning + Action）智能体作为一种突破性的架构模式，成功地将语言模型的推理能力与外部工具的行动能力有机结合，为解决复杂的现实世界问题提供了新的技术路径。 在传统的语言模型应用中，模型往往局限于纯文本生成，无法与外部环境进行有效交互。而 ReAct 智能体通过引入工具调用机制，....
AI-Compass Agent智能体技术生态：整合AutoGPT、LangGraph、CrewAI等前沿框架，构建自主决策工具调用的AI智能体系统
AI-Compass Agent智能体技术生态：整合AutoGPT、LangGraph、CrewAI等前沿框架，构建自主决策工具调用的AI智能体系统 AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。 github地址：AI-Compass：https://github.com/ting...
LangGraph实战教程：构建会思考、能记忆、可人工干预的多智能体AI系统
通过组合几个较小的子智能体来创建强大的 AI 智能体已成为一种趋势。但这也带来了挑战，例如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间密切关注智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在本文中，我们将使用监督者方法构建一个多智能体系统。在此过程中，我们将介绍基础知识、在创建复杂的 AI 智能体架构时可能面临的挑战，以及如何评估和改进它们。 我们将使用 LangGraph 和....
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