本文介绍了智能体在大模型应用中的重要性并重点讲解了Langgraph框架如何为智能体提供强大的功能逻辑。Langgraph通过状态图、节点、边和检查点等核心组件解决了传统链式调用框架的局限性实现了灵活的工作流设计和时间旅行功能。此外Langgraph还支持人在回路的交互模式更贴近人类解决复杂问题的逻辑。对于想要学习大模型应用开发的程序员和小白来说本文提供了一个实用的入门指南值得收藏。“智能体应该才是大模型应用的未来它才是有可能实现真正人工智能的途径”在大模型技术的应用过程中智能体算是一个主要的技术方向如果说把大模型比作人的大脑那么智能体就是人的手和脚大脑能够思考但具体的事情还是需要手和脚才能做。而Langgraph就是给大模型安装手和脚的工具而我们学习Langgraph主要就是基于它强大的功能逻辑。在传统的人工智能应用开发中包括Langchain框架都是基于链式调用的方式简单来说就是线性执行一旦其中某个环节出现问题那么整个链条就会陷入瘫痪。但基于Langgraph开发的工作流却不同它可以根据不同的场景和路径进行判断可以实现循环调用和条件判断而这就为大模型应用的开发提供了很强的灵活性也更能满足我们的现实需求。Langgraph的原来和执行过程先来了解一下传统智能体开发过程中所面临的问题在传统的智能体开发过程中主要使用Function call配合langchain或其它工作流开发框架比如典型的Dify框架和字节的Coze就是典型的智能体配合工作流进行开发。但这种方式有一个很明显的问题就是整体都是通过链式调用来实现的虽然集成了工作流但其延展性依然不是很好。原因就在于链式调用存在一个很大的缺点就是一旦处于链条中的某个节点出现问题就会导致整个链条不可用而且在异常处理中由于节点执行的过程和结果并未保存就导致无法重新恢复链式的执行过程。但使用LangGraph就会很好的解决这个问题因为LangGraph中使用的是状态图来保存节点执行的过程当某个环节出现问题或者需要回溯整个执行过程时就可以使用状态图来随时回到某个节点重新执行。而这种方式在Langgraph中被称为时间旅行也就是说可以追溯到整个智能体的执行过程和节点状态。我们应该知道智能体是为了解决复杂问题而出现的一项技术里面涉及到大量的推理和决策过程其就类似于我们人类在遇到复杂问题时需要对问题进行拆解和规划然后一步一步的去完成任务。但在处理问题的过程中我们肯定会遇到各种各样的问题以及会犯各种各样的错误这时问题处理过程中的记录就变得特别重要因为这样才能复盘整个过程以及找到问题发生的原因和节点。而且在事情处理的过程中可能还需要其它决策者参与进来比如说公司的项目运作可能需要领导的审批或签字亦或者需要其它人员中途参与。所以Langgraph实现了人工参与的功能叫做人在回路所谓的人在回路就是Langgrap在智能体的执行过程中随时可以进行中断然后由人参与进来之后再继续执行。而这些场景的实现更真实的接近我们人类现实社会中解决问题的逻辑而这也是Langgraph强大的原因。Langgraph的核心理论和模块Langgraph主要由以下几个节点组成状态图节点边检查点状态图状态图是一种数据结构其生命周期存在于整个Langgraph过程中所有节点的执行过程和结构都可以被记录到状态图中而且每个节点也都可以随时方法状态图中的数据来获取其当时的执行过程和结果状态图是Langgraph实现上述功能的核心。# 状态图 from typing import Annotated from typing_extensions import TypedDict from langgraph.graph import StateGraph, START, END from langgraph.graph.message import add_messages class State(TypedDict): # Messages have the type list. The add_messages function # in the annotation defines how this state key should be updated # (in this case, it appends messages to the list, rather than overwriting them) messages: Annotated[list, add_messages] graph_builder StateGraph(State)节点节点就比较容易理解了节点的概念就是一个一个的智能体或功能函数其主要作用就是用来执行具体的任务比如说查询天气就调用天气查询接口。边如果说节点是一个函数那么边就相当于判断逻辑中的分支边决定了当前节点执行完毕之后下一个执行的节点当然还有一种边叫做条件边意思就是可以根据条件判断来动态决定应该执行哪个节点。检查点检查点说白了就是记忆存储的节点我们都知道大模型没有记忆的功能因此其每次执行对话等对大模型都是一次新的开始因此就需要有一个外部记忆功能来保存当前任务的执行记录也就是记忆这样大模型就可以知道之前干了什么事以及整个事情的执行过程。而检查点就是做这个事情的它的主要作用就是保存记忆而它和状态图的区别是状态图会随着整个工作流的执行在不同的节点进行流转而检查点只记忆当前节点的历史记录当然不同的节点可以有各自的检查点。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取