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张小明 2026/1/19 17:34:04
免费进入电影网站人人网入口,自己编辑网站怎么做的,学习网站开发思路,西安做兼职网站设计应用 LangGraph 的核心模型和算法原理,完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码,并给出具体的应用测试实际项目案例 文章目录 应用 LangGraph 的核心模型和算法原理,完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码,并给出具体的应用测试实际项目案例 1) 核心模型与算法原理…应用 LangGraph 的核心模型和算法原理,完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码,并给出具体的应用测试实际项目案例文章目录应用 LangGraph 的核心模型和算法原理,完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码,并给出具体的应用测试实际项目案例1) 核心模型与算法原理(对应 LangGraph 思路)2) 极简框架源代码(可直接复制运行)`mini_langgraph.py`3) 实际项目案例:工单自动分流 + 知识库检索 + 回复草案 + 质量检查循环`ticket_agent_demo.py`4) 最小化自动化测试(真实可落地的工程习惯)`test_ticket_agent.py`(pytest)5) 你可以如何扩展到“更像 LangGraph 的 Agent”参考(引用)第一部分:极简版 Agent 开发框架核心源码第二部分:实际项目案例——ReAct 模式数学计算 Agent1. 模拟组件(模拟 LLM 和工具)2. 构建 Agent 图 (基于 MiniLangGraph)3. 运行测试代码运行结果预期极简版 LangGraph Agent 开发框架项目结构1. 核心框架实现1.1 状态管理 (`core/state.py`)1.2 图引擎 (`core/graph.py`)1.3 检查点系统 (`checkpointer/memory.py`)2. Agent 系统实现2.1 工具系统 (`agents/tools.py`)2.2 LLM 接口 (`utils/llm.py`)2.3 ReAct Agent (`agents/react.py`)3. 实际测试案例3.1 简单聊天机器人 (`examples/simple_chatbot.py`)3.2 工具调用Agent (`examples/tool_agent.py`)3.3 多步骤工作流Agent (`examples/workflow_agent.py`)4. 主程序入口 (`main.py`)5. 运行结果示例6. 框架架构总结LangGraph 极简版 Agent 开发框架实现1. 核心架构设计2. 完整框架源代码2.1 核心模块 - `mini_langgraph/core.py`2.2 工具模块 - `mini_langgraph/tools.py`2.3 LLM 接口模块 - `mini_langgraph/llm.py`2.4 Agent 模块 - `mini_langgraph/agent.py`2.5 检查点与持久化 - `mini_langgraph/checkpoint.py`2.6 包初始化 - `mini_langgraph/__init__.py`3. 应用测试案例3.1 基础状态图测试3.2 条件路由测试3.3 ReAct Agent 测试3.4 完整应用:智能客服系统极简版 LangGraph Agent 开发框架实现 + 实战案例一、核心框架实现1. 完整框架源代码二、实战案例:文件关键词提取 Agent1. 案例背景2. 案例实现步骤步骤1:准备测试文件步骤2:定义 Agent 核心节点步骤3:构建并运行 Agent三、运行结果与解析1. 核心执行日志2. 关键特性验证四、框架扩展方向总结一、极简版 Agent 框架源代码二、应用测试:一个简单的问答 Agent三、测试案例解析四、框架扩展方向1. LangGraph 的核心模型与算法原理2. 极简版 Agent 框架源代码实现3. 具体应用测试实际项目案例下面给出一个“极简版 LangGraph 风格 Agent 框架”的完整可运行实现:用有向图 + 状态(State) + 节点(Node) + 条件路由(Conditional Edge) + 循环(Loop) + Checkpoint这一套核心模型/算法,把 Agent 组织成可编排、可测试的状态机工作流(这正是 LangGraph 的核心抽象之一:以 StateGraph 组织节点,节点读写共享状态,边做路由与循环,并支持持久化/回放)。参考概念来源:LangGraph 官方文档对 “StateGraph、节点返回状态更新、条件边与循环、checkpoint” 的描述与示例(见 docs)。[1][2]1) 核心模型与算法原理(对应 LangGraph 思路)数据模型State:一个dict,承载全局上下文(用户输入、分类结果、检索内容、草稿回复、质量评估等)。Node:纯函数/可调用对象fn(state) - update,返回对 state 的“增量更新”(update)。Reducer:当多个节点或多次迭代写同一个 key 时,定义如何合并(如 messages 采用 append)。Edge:普通边:A → B(固定跳转)
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