Python结合LangChain与LangGraph构建带对话记忆的AI智能体|附AI智能体、代码和数据
本文探讨如何利用LangChain与LangGraph框架,构建一个无需外部知识库、仅依赖对话记忆实现上下文感知的AI智能体。文章围绕以下核心问题展开:(1)如何用TypedDict定义带记忆的智能体状态结构?(2)如何通过LangGraph状态图编排分类、生成、优化的三阶段工作流?(3)如何用NetworkX将工作流拓扑可视化?(4)如何实现跨轮次记忆保持的持续对话?
本文探讨如何利用LangChain与LangGraph框架,构建一个无需外部知识库、仅依赖对话记忆实现上下文感知的AI智能体。文章围绕以下核心问题展开:(1)如何用TypedDict定义带记忆的智能体状态结构?(2)如何通过LangGraph状态图编排分类、生成、优化的三阶段工作流?(3)如何用NetworkX将工作流拓扑可视化?(4)如何实现跨轮次记忆保持的持续对话?
本文聚焦于利用机器学习技术解决电商平台用户行为分析与购买预测问题。文章基于某大型电商平台真实交易数据,系统性地展示了从多源数据整合、特征工程到模型构建与调优的完整流程。
近年来,将大语言模型的推理能力与 工具调用 相结合的智能体技术快速演进。
本文源自一个真实的城市交通咨询项目。当时客户的核心诉求是:如何从海量的历史骑行订单中,精准预测未来每个站点的需求,从而降低30%以上的车辆闲置与调度成本?
在企业级AI应用中,如何让大语言模型 (LLM)既能利用内部知识库,又能实时获取最新信息,一直是技术落地的核心挑战。
我曾在一个信贷审批项目中亲眼目睹,一个全能的AI Agent在数据录入、风险筛查、最终决策三线作战中频繁丢失上下文、跳过关键步骤,导致审批结果难以追溯。
麦肯锡风格响应式模板 DeepSeek、LangGraph和Python融合LSTM、RF、XGBoost、L

技术干货

最新洞察

视频号
This will close in 0 seconds