这是一个关于 LangGraph 从入门到进阶的系列内容，主要介绍了以下方面：

• LangGraph 简介：是用于构建智能 AI 应用的热门框架之一，可在 LangChain 系统内作为编排框架，构建多步流程来执行任务，比 LangChain 的线性事件链更灵活，能根据逻辑条件决定调用的代理、做决策、使用工具并维持对话状态。
• 系列适用对象及目标：适合想要构建 AI 代理和设计基于图的对话工作流的人，系列结束后能创建强大、可扩展的对话应用。
• 先决条件：具备 Python 基础知识，理解字典、类和函数，熟悉类型注释（可选但有帮助）。
• 类型注释相关：介绍了类型注释的重要性，如在 LangGraph 编码中随处可见，可确保类型安全、提高可读性和扩展性，还介绍了类型字典、联合类型、可选类型和 Any 类型等。
• Lambda 函数：包括平方数字和映射列表等示例，说明其在 LangGraph 中经常出现，掌握可避免后续困惑。
• LangGraph 的构建块：包括状态（记忆）、节点（任务）、图与边（工作流连接）、起点与终点、工具与工具节点、状态图（蓝图）、可运行组件（乐高积木式）和消息（人类、AI 和工具间的通信）等，并以工厂装配线类比来帮助理解。

• 具体构建块介绍：

  • 状态：是共享数据结构，如工厂入口的白板，记录应用的当前信息，可通过类定义。
  • 节点：单个执行特定任务的函数，如工厂中的不同工作站。
  • 图：整体结构即工作流蓝图，通过 StateGraph 类创建。
  • 边：节点间的连接，定义执行流程，如工厂中的传送带。
  • 条件边：类似铁路轨道开关，根据条件决定物品去向。
  • 起点与终点：分别为工厂入口和出口，起点标记执行开始。
  • 工具：工作站使用的专用工具，如获取数据的工具、计算器工具等。
  • 工具节点：仅负责运行工具的节点，如操作喷漆机器的操作员。
  • 状态图：管理所有元素，是工厂工作流的主蓝图。
  • 可运行组件：模块化的标准化组件，像乐高积木可组装复杂 AI 工作流。
  • 消息：人类、AI 和工具间的通信，包括不同类型的消息，如系统消息、人类消息等。
• 总结核心元素：对上述各个核心元素进行了总结，包括其含义和作用。
• 后续行动：理解核心元素后可从理论转向实践，还提供了 LangGraph 系列的阅读列表及其他相关阅读内容。