原文链接：Spring AI Alibaba Graph：中断！人类反馈介入，流程丝滑走完～。本章是第十章（Graph构建智能体）下的人类反馈复原案例

该版本解决了此前 1.0.x 版本仅支持 SSE 协议的局限，新增断线重连、会话恢复等核心能力，同时提供 WebFlux/WebMVC 两种编程模型的 Starter 支持。

本篇分享从LangChain&LangGraph的核心概念、核心特性、与其它框架的对比以及热门项目四个方面带大家详细了解了LangChain和LangGraph框架特性，为后期系列分享奠定理论基础。

LangChain框架入门05：输出解析器使用技巧 在实际的AI应用开发中，可能经常遇到这样的问题：很多时候大语言模型输出格式不够标准化，输出解析器可以帮我们进行数据格式化。

# 基于langchain配合智谱AI实现图生视频：从批处理到多线程优化实现 在多媒体处理领域，“静态图片生成动态视频”是一个兼具实用性与趣味性的需求——无论是将插画转化为短视频，还是让设计稿呈

从控制流到组合流，深入理解 LangChain 如何用 Runnable 和 LCEL 重塑 LLM 应用的执行方式。

本期分享回顾了LangChain的基本概念、接入大模型和构造链的方法，然后学习了LangChain多轮对话记忆的编写原理，最后通过gradio和多轮对话打造了具备前后端功能的智能机器人。

示例 2 产品信息查询的例子 输出结果为 示例3 产品查询并检查库存的例子 输出结果为 示例4 多步推理和动态Action的例子 用一个父图+多个子图完成复杂的任务 输出结果 父图推理节点负责处理用户

过在和大语言模型对话时，你可能会注意到大语言模型很快就会失忆，本文会详细介绍LangChain中的记忆组件，来实现记忆功能。