构建多智能体AI
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构建多智能体AI🤖👱🏼🤖-第三章-LangGraph构建多智能体工作流
上⼀章节我在没有⼤模型的加持下，全⾯演练了LangGraph的Graph图结构。 这⼀章节，就结合⼤模型，来深⼊理解LangGraph如何通过Graph构建复杂的⼤模型应⽤。 一、流式输出大模型调用结果 在介绍Graph的流式输出时，我提到LangGraph的Graph流式输出有⼏种不同的模式，其中
构建多智能体AI
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构建多智能体AI🤖👱🏼🤖-第二章-LangGraph构建Agent智能体
一、使⽤LangGraph构建Agent智能体 这⼀章节开始，我将使⽤LangGraph来重新构建⼀个专属的聊天机器⼈。并以此为案例，逐步构建⼀个功能强⼤、⼜安全可控的聊天Agent智能体。再以此为基础，为后续LangGraph构建多智能体提供基础⽀撑。 使⽤LangGraph构建Agent智能体
构建多智能体AI
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构建多智能体AI🤖👱🏼🤖-第一章-LangChain与LangGraph
LangGraph和LangChain都是⽤于构建和管理⼤型语⾔模型应⽤的⼯具，它们都提供了⼀种简单易⽤的⽅式来构建和管理复杂的应⽤程序。只不过，LangChain更关注于应⽤程序的整体流程，⽽LangGraph更关注于如何处理特定的任务。 关于LangGraph的细节，在后续章节中会详细介绍。 这
我的代码
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🤖Langchain4J-医疗对话AI🏥
注：本文代码较多，建议切换到白天模式下观看 LangChain4j 是 LangChain 的 Java 语言实现版本。LangChain 最初是一个用 Python 编写的库，旨在帮助开发者构建基于大语言模型（LLMs，例如 OpenAI、Claude、ChatGLM 等）的应用，比如聊天机器人、
