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电子商务网站预算模板,门户网络是什么,北京seo外包,注册一个小程序多少钱LangChain 1.0和LangGraph 1.0正式发布#xff0c;标志着AI应用开发进入工程化时代。LangChain作为高层抽象框架#xff0c;适合快速构建简单线性任务和标准RAG系统#xff1b;LangGraph作为底层运行时引擎#xff0c;专为复杂、有状态、多智能体协作的生产级系统设计。开发…LangChain 1.0和LangGraph 1.0正式发布标志着AI应用开发进入工程化时代。LangChain作为高层抽象框架适合快速构建简单线性任务和标准RAG系统LangGraph作为底层运行时引擎专为复杂、有状态、多智能体协作的生产级系统设计。开发者可根据任务复杂度选择使用实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦2025年10月22日LangChain官方团队正式发布了LangChain 1.0与LangGraph 1.0两大核心框架的正式版本这不是一场简单的版本升级而是一次面向AI智能体Agent规模化生产应用的关键进化。这意味着AI应用开发的基础设施已经从探索期进入“工程化时代”。从此前的PoC概念验证阶段走向了真正面向企业级、复杂场景、可控可维护的生产级阶段。很多人会问LangChain和LangGraph出自于同一个团队它们到底有什么区别应该学哪个为了更直观理解我们先来看一张对比表格对比维度LangChain 1.0LangGraph 1.0核心定位高层抽象框架用于快速构建AI智能体和应用底层运行时引擎构建有状态、可控、多参与者的复杂系统架构模式基于LCEL的线性管道协调适合顺序工作流基于图的架构支持循环、分支和条件判断状态管理使用内存组件传递上下文适合简单会话集中式状态管理支持持久化、回滚和回溯执行模型顺序执行有状态图执行支持循环推理、人工介入开发效率高非常适合快速构建中需要设计图结构但掌控力显著提高生产级特性提供中间件等机制“为生产而生”支持长任务、人工审批、恢复等能力简单来说LangChain 解决的是“怎么快速建立起来一个Agent”。LangGraph 解决的是“怎么让一个复杂Agent系统高效、稳定运行”。那么在实际业务场景中我们又该怎么选择呢一、什么时候优先选择LangChain 1.0适用特征任务简单、流程线性、无需复杂状态管理。1、 简单的输入/输出任务例如文本翻译摘要生成结构化提取简单问答系统只需要一个LLM 一些简单工具这就是LangChain的强项。2、标准RAG系统比如文档问答企业知识库查询FAQ 大模型助手LangChain的LCEL链式结构可以轻松拼出检索 → 重排 → 上下文构建 → 生成几乎是“开箱即用”。3、快速原型PoC或Demo比如只要几行代码agent create_agent(llm, tools) result agent.invoke(帮我写一个周报) 你就能得到一个能调用工具、回答问题的智能体。二、什么时候必须选LangGraph 1.0适用特征需要精细控制、有状态、长流程、可恢复、可监管。1、复杂的智能体系统多轮推理、循环执行如复杂任务规划Agent自主调试代码的Agent多工具、动态决策的业务助手这些场景常常需要循环执行根据工具结果重新规划多轮判断与分支动态节点切换图结构 天然适配。2、长时间运行的有状态工作流典型如客服工单自动处理多步骤审批例如财务审核→部门审批→主管签字保险理赔流程长达数分钟、数小时甚至数天的任务LangGraph 的核心价值就是状态可持续、任务可中断可恢复永远不会丢上下文。3、多智能体协作类似分析师 研究员 Trader的投资系统专家组决策系统多智能体协同生成内容复杂并行链路图模式比线性流程更强大可以让智能体像团队一样协作。4、需要人工审核/审批的场景例如金融风控医疗诊断辅助法务合规审查在流程中插入“人工节点”等待审查再继续执行。总结LangChain 1.0与LangGraph 1.0各有侧重互为补充。LangChain擅长快速构建原型、处理简单线性任务和标准RAG流程让你用最少代码快速验证想法而LangGraph则面向复杂、有状态、多智能体协作的生产级系统支持循环推理、长时间任务、人工干预和可恢复流程。在实际应用中可以先用LangChain快速搭建原型当任务复杂度提升、需要精细控制和稳定性时再迁移或结合LangGraph实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。下一期开始我将从实战出发深入讲解LangGraph 1.0的使用方法包括如何构建有状态流程、多智能体协作系统、人工干预以及如何将LangChain的组件无缝接入让你的智能体从原型快速进阶到可在生产环境稳定运行的完整系统欢迎大家点赞、关注~读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】