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做收费课程网站,百度的网站建设代码,百度最怕哪个部门去投诉,网站建设竞争性磋商文件摘要#xff1a;我们介绍了AI agent技术架构#xff0c;里面有很多个智能体#xff0c;需要多智能体协同实现一个完整的功能#xff0c;目前一个明显的趋势正在形成#xff1a;低代码平台与专业编排框架的深度融合。Dify作为领先的AI应用开发平台#xff0c;以其直观的可…摘要我们介绍了AI agent技术架构里面有很多个智能体需要多智能体协同实现一个完整的功能目前一个明显的趋势正在形成低代码平台与专业编排框架的深度融合。Dify作为领先的AI应用开发平台以其直观的可视化界面降低了智能体构建门槛而LangGraph作为LangChain推出的专业编排框架则提供了复杂工作流所需的强大控制能力。这两者的结合正在为企业构建多智能体系统开辟一条全新的路径。一、LangGraph核心概念与特性LangGraph是LangChain开发的一个低层级的编排框架和运行时专门用于构建、管理和部署长时运行的、有状态的智能体。它具有以下核心特性特性描述持久化执行构建能够从故障中恢复并长时间运行的智能体可以从中断处继续执行人机交互允许在任何节点检查或修改智能体的状态融入人工监督完整的内存系统为智能体提供短期工作内存用于当前推理和跨Langsmith调试提供可视化工具追踪执行路径、捕获状态转换、获取详细运行时指标生产就绪部署为有状态、长时运行的工作流提供可扩展的基础设施LangGraph的官方文档如下https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/quickstart而基础构建方法从文档中的“Hello World”示例可以看出构建LangGraph智能体的基本流程是1、定义状态类型使用StateGraph(MessagesState)创建状态图2、添加节点通过graph.add_node()添加处理函数3、设置边连接使用graph.add_edge()定义节点间的流转关系4、编译图调用graph.compile()生成可执行图5、调用执行通过graph.invoke()传入初始状态执行图二、dify和LangGraph技术融合架构互补性解析****1.1 技术定位与优势互补技术组件核心优势在多智能体系统中的角色LangGraph灵活的状态管理、复杂的图编排、持久化执行、人机交互智能体协作的大脑与神经系统负责整体流程控制和状态管理dify可视化构建、低代码开发、内置模版、易于部署智能体构建的工厂、快速创建专业化的智能体、提供友好交互界面1.2 集成的想法代码与低代码的协同这种结合的核心思想是**“编排代码化实现可视化”**LangGraph负责定义智能体间的交互逻辑、状态流转规则、异常处理机制Dify负责实现单个智能体的专业能力、提供用户界面、管理知识库集成1.3 实战案例对话分析多智能体系统假设我们需要构建一个对话分析系统具备以下功能1、实时对话分类识别对话意图和主题2、情感分析分析用户情绪变化3、关键信息提取提取重要实体和观点4、自动摘要生成生成对话摘要5、异常检测识别潜在问题或冲突系统架构设计这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】LangGraph编排实现# conversation_analysis_graph.pyfrom typing import TypedDict , List , Dict , Any , Literalfrom langgraph . graph import StateGraph , END# 定义状态结构class ConversationState ( TypedDict ) :对话分析系统的状态定义# 输入相关conversation_id : struser_input : str conversation_history : List [ Dict [ str , Any ] ]# 处理中间结果intent : strcategory : strsentiment_scores : List [ float ]entities : List [ Dict [ str , Any ] ]key_points : List [ str ]# 分析结果sentiment_analysis : Dict [ str , Any ]entity_analysis : Dict [ str , Any ]summary : str# 系统控制current_step : Literal [ classification , analysis , reporting , complete ]requires_human_review : boolhuman_feedback : str# 初始化Dify-LangGraph桥接bridge DifyLangGraphBridge ( dify_api_key your-dify-api-key , dify_base_url https://api.dify.ai/v1 )# 创建Dify智能体对应的LangGraph节点classification_node bridge . create_langgraph_node ( conversation-classifier , classifier )analysis_node bridge . create_langgraph_node ( conversation-analyzer , analyzer )reporting_node bridge . create_langgraph_node ( report-generator , reporter )# 构建状态图workflow StateGraph ( ConversationState )# 添加节点 workflow . add_node ( classifier , classification_node [ 1 ] )workflow . add_node ( analyzer , analysis_node [ 1 ] )workflow . add_node ( reporter , reporting_node [ 1 ] )workflow . add_node ( human_review , human_review_node )workflow . add_node ( quality_check , quality_check_node )# 定义条件路由函数def route_by_conversation_state ( state : ConversationState ) - str :根据对话状态决定下一步if state [ current_step ] classification :return classifierelif state [ current_step ] analysis :# 检查是否需要人工审核if ( state . get ( sentiment_scores ) and min ( state [ sentiment_scores ] ) - 0.7 ) : state [ requires_human_review ] Truereturn human_reviewreturn analyzerelif state [ current_step ] reporting :# 质量检查if len ( state . get ( key_points , [ ] ) ) 2 :return quality_checkreturn reporterelif state [ current_step ] complete : return ENDelse :# 默认开始分类state [ current_step ] classificationreturn classifier# 设置路由Workflow . add_conditional_edges ( classifier , route_by_conversation_state ,{ analyzer : analyzer , human_review : human_review , END :END }workflow . add_conditional_edges ( analyzer , route_by_conversation_state , { reporter : reporter , quality_check : quality_check , human_review : human_review } )workflow . add_edge ( reporter , END )workflow . add_edge ( quality_check , analyzer )# 重新分析workflow . add_edge ( human_review , analyzer )# 审核后继续分析 # 设置入口点workflow . set_entry_point ( classifier )# 编译图conversation_analysis_app workflow . compile ( )通过结合Dify和LangGraph构建多智能体系统我们获得了以下优势1、开发效率Dify的可视化界面大幅降低智能体开发门槛2、编排灵活性LangGraph提供强大的工作流编排能力3、系统可靠性持久化状态和故障恢复机制4、可扩展性易于添加新的智能体和功能模块5、人机协作完善的人机协作机制如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】