在钱塘江

前言 在构建复杂的AI应用时，我们经常需要处理自定义的对象或复杂的数据类型。然而，标准的序列化机制可能无法直接处理这些特殊类型的数据。LangGraph提供了灵活的方式来处理这种情况，本文将介绍一种简

前言 在构建聊天机器人或对话系统时，记住对话历史是一个基本需求。用户不希望每次与机器人交互时都要重新介绍自己或重复之前说过的话。LangGraph的Checkpoint功能为我们提供了一个优雅的解决方

前言 在上一篇文章中，我们学习了如何使用InMemorySaver来实现基本的会话持久化。然而，在实际应用中，我们经常需要处理两个重要需求： 一是在异步环境中高效运行 二是将状态持久化到磁盘以便程序重

前言 在构建复杂的AI应用时，会话持久化是一个关键需求。想象一下，当用户与你的聊天机器人进行多轮对话时，或者当你的应用需要在多次调用之间保持状态时，如何确保这些状态不会丢失？LangGraph提供了一

前言 在AI应用的丰富场景中，聊天代理无疑是最具实用价值且最复杂的模式之一。它能够理解用户意图、执行工具调用、整合信息并提供连贯的回复。LangGraph为构建这类复杂的聊天代理提供了强大的基础设施，

前言 在构建复杂的工作流系统时，我们经常需要在不改变核心状态的情况下传递一些额外信息，如用户身份、环境配置、请求元数据等。LangGraph提供了Context（上下文）功能，完美地解决了这个问题。本

前言 在复杂的工作流系统中，经常需要处理来自多个并行执行路径的状态更新。LangGraph提供了一种强大的机制——Reducer函数，来解决这个问题。Reducer函数允许我们合并来自不同节点的状态更

前言 在LangGraph中，条件边（Conditional Edges）是一个强大的特性，它允许我们根据状态的值动态地选择执行路径。这使得我们可以构建具有决策能力的工作流，根据不同的输入或中间状态执

前言 在LangGraph的世界里，StateGraph是构建复杂AI工作流的基础组件。它允许我们以可视化、模块化的方式定义和执行一系列操作，非常适合构建Agent、自动化流程和复杂决策系统。本文将通