主要观点：自动化领域变化迅速，出现了能自主适应和解决问题的智能系统——Agentic AI Systems，由LangChain和LangGraph等工具驱动，开启了“智能自动化”新层次。
关键信息：

• Agentic AI Systems可主动朝目标工作，能分解目标、制定计划、采取行动、学习并记住过往对话以做更优决策。
• LangChain是简化用LLM构建AI应用的框架，提供LLM集成、工具、链、记忆等构建块。
• LangGraph可构建AI团队协同工作，具图架构、状态管理、条件逻辑、并行执行等功能。
• 以Research Assistant Agent为例，通过LangChain和LangGraph实现自动化研究任务，如分类查询、网页搜索、总结结果等。
  重要细节：
• Agentic AI Systems的具体功能包括理解目标、规划决策、与世界交互、检查学习、维护参考等。
• LangChain的工具如与DuckDuckGo搜索、API等集成，能构建强大灵活的AI代理。
• LangGraph的图架构可表示复杂交互和工作流，条件逻辑可决定代理下一步动作，并行执行可加快处理复杂任务。
• 代码示例展示了用LangChain和LangGraph构建Agentic AI系统的过程，包括定义工具、设置LLM、构建代理行为、运行代理等。
• 未来Agentic AI系统将带来更多惊人应用，改变工作和与技术的交互方式，开发者可利用LangChain和LangGraph开启智能自动化新世界。