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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

By tecdat6月 17, 2026AI人工智能辅导, 人工智能, 大数据部落, 技术支持, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Agent, AI, Chain, Chat, Conversational, Dialogue, Graph, History, langchain, LangGraph, Language, Large, LLM, Long-term, Management, Memory, model, Orchestration, python, Short-Term, State, Workflow, 历史, 图工作流, 大语言模型, 对话, 智能体, 聊天, 记忆

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？

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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

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