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核心内容摘要

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LangGraph深度解析:打造可控可维护的大模型Agent应用

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LangGraph 的核心是通过**状态机 + 节点(Node) + 工具(Tool)**来编排智能体流程,你可以把 Skills 理解为“封装好的工具或可复用的任务流”,下面是一套可落地的集成方案。

核心思路:Skill → LangGraph 可调用单元在 LangGraph 中,一个 Skill 通常可以转化为以下几种形式:工具(Tool):独立函数,比如“网页信息提取”“代码生成”等原子能力。

子图(Subgraph):多步任务流,比如“E2E 测试全流程”“技术调研报告生成”。

状态更新函数:修改智能体状态,比如“保存中间结果”“切换任务优先级”。

标准集成步骤(以 Browser Agent Skill 为例)

封装 Skill 为 LangGraph Tool把 Skill 的逻辑包装成@tool装饰的函数,让智能体可以直接调用。

fromlangchain.

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