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网站更新维护,wordpress 分类目录代码,wordpress主页制作,中国建设银行招聘信息网站6摘要#xff1a;上一篇文章我们介绍了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…摘要上一篇文章我们介绍了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。01-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02—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本文介绍了实现多智能体一个实现方式当然还有其他方式大家可以在评论区留言一起探讨。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】