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#LangGraph
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sitin
1个月前
怎么给一堆AI智能体(Agent)排班调度。 你可以把它想象成一个餐厅的后厨:光有好厨师(AI模型)不够,还得有个厉害的厨师长(调度系统)来协调谁做什么菜、按什么顺序做,才能不出乱子,高效出餐。 要想让多个AI智能体真正高效、可靠地协同工作,一个设计优良的调度系统是关键,它决定了整个AI应用的稳定性和能力上限。它不只是个简单的任务派发,而是一个需要处理各种复杂情况的核心控制器。 1.调度系统核心要管好几件事: 任务队列与管理:活来了得接着,并排好优先级,不能丢。 资源分配:看哪个AI“厨师”现在闲着,有能力干这个活,就把任务派给它。 状态跟踪:得时刻知道每个任务进行到哪一步了?是正在做、做完了还是卡住了? 协调与路由:任务A的输出,要能准确地交给任务B当输入,让流程能串起来。 2.实现时会遇到的实际麻烦(坑)比如: AI干活慢又不确定:不像传统程序,AI生成内容要多久没个准数,还可能失败。 任务有“依赖”:任务B必须等任务A完成才能开始,调度器得处理好这种关系。 得“重试”和“处理错误”:某个AI搞砸了,不能整个流程就崩了,得能重新派活或者走备用方案。 “长期任务”不好管:有些任务要等很久(比如等人类回复),调度器要能把它挂起,之后还能接着管。 3.常用的解决工具比如: LangGraph:一个专门为构建这种有状态、多步骤的AI应用而设计的框架。 Celery 和 Redis:经典的任务队列和消息中间件组合,用来管理任务分发和状态。 原文:
#AI智能体调度
#任务队列管理
#LangGraph
#Celery和Redis
#AI任务依赖
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向阳乔木
1个月前
收到朋友写的新书,构建AI智能体的硬核技术类书,langgraph是langchain生态的热门工具框架,也是langchain团队出品。 智能体概念太火了,国内学习氛围也不错,专业书越来越多,推荐做智能体研发的朋友多看看。
#AI智能体
#LangGraph
#LangChain
#技术类书
#积极
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Harry Zhang
1个月前
🦜 LangChain 官网走读:让 Agent 无处不在 💨 今天的内容介绍了 LangChain 官方网站的最新更新。重点包括新产品展示和 LangGraph 的发展,强调了官网结构简洁与资源丰富。同时提到 Agent Stack 及其主要功能,大家可参考官方文档以增强对产品的理解。 P.S.官方刚刚上线了 Open Deep Research 的视频
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 79 条信息
#LangChain
#agent
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#Open Deep Research
#AI
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尹珉
1个月前
《LangGraph实战》新书正式发售了。整整八个月,感谢海立老师带我解锁了写书成就,让我体验到了写书和写技术文章的本质差异以及写书的技巧。对于喜欢LangGraph的爱好者来说这本书真心推荐,欢迎转发留言。后续会安排抽奖送书活动,感谢各位X友!
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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞
1个月前
这个claude code的复刻看来比较靠谱: 基于langgraph的deep agents 四大组成部分
AI编程工具激战:Claude Code、Gemini Cli崛起· 901 条信息
#Claude Code
#LangGraph
#deep agents
#复刻
#靠谱
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Frank
3个月前
O3心目中的Agent平台 第一梯队:n8n、Dify、AutoGen、Flowise、CrewAI、VoiceFlow 第二梯队:LangGraph、Coze、AgentOps、GPTScript
#Agent平台
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Gorden Sun
3个月前
谷歌开源了一套Deep Research应用 全栈应用,前端React,后端LangGraph。LangGraph Agent提供对话能力,使用Google API做搜索,使用Gemini API生成回复。 Github:
谷歌Deep Research:AI操作系统雏形?· 79 条信息
#谷歌
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#Gemini API
#开源
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