LangGraph 是一个用于支持包含循环的 LLM 工作流创建的新包，它提供了 Python 和 JS 版本。以下是使用 LangGraph 的一个例子：
假设我们要开发一个客户支持机器人，它能够处理多种任务。我们可以使用 LangGraph 的核心功能来设计和构建这个机器人。
首先，我们需要确定机器人的多个独立代理，例如：
问题理解代理：负责理解客户提出的问题。 解决方案查找代理：根据问题查找相应的解决方案。回答生成代理：生成回答并提供给客户。然后，我们可以使用 LangGraph 将这些代理连接起来，形成一个多代理工作流。例如，问题理解代理可以将问题传递给解决方案查找代理，解决方案查找代理找到解决方案后再传递给回答生成代理，最后回答生成代理生成回答并提供给客户。
在这个过程中，每个代理都可以拥有自己的提示、LLM、工具和其他自定义代码，以便与其他代理最好地协作。
通过使用 LangGraph，我们可以更轻松地构建和管理复杂的多代理工作流，提高应用程序的灵活性和可扩展性。
