
LangGraphNyílt forráskódú keretrendszer a stateful, multi-aktoros LLM alkalmazások építéséhez grafikus folyamatokkal.
Áttekintés
Fő funkciók
- Grafikus ügynök-irányítás
- Beépített állapotelefogás és memória
- Több aktoros, több ügynökös támogatás
- Streamelés és aszinkron hajtás
- Párosítás és újraindítás szüneteltetéshez
- Csatlakozható nagy nyelvi modell-szolgáltatóknak
Árazás
- Modell
- Freemium
- Kategória
- Nagy Nyelvi Modelljei (LLM-ok)
- Értékelés
- 4.8 / 5 (5)
Felhasználási esetek
Több Ügynökös Együttműködő rendszerek
Több különálló eszközt irányít az alatt, amelyek szállításokhoz kapcsolódnak, grafikus ágazatos folyamokhoz, ennek révén az együttműködési rendszereket összetartotta, az ily módon szükségesnél ötszögletesebb gondolkodás megoldására hivatottak
Rögtönzött Állapotelefogású ügynökök
Képes fejlesztő a fejlesztés közben szükséges adott folyamatok végrehajásához, amik a végén memória és folyamát tartalmazni fognak
A Humánba tüntetett szavazóciklusok
Megszakító ághatárait belepjük a LLM működhetőségébe, így ezzel lehetővé tesszük az ügynök végtagjainak a folyamához, megjelölt kritikus lépésekből, hogy egy fejlesztő véleménycsere alakuljon ki közös egyeztetési folyamatban
Összetett elágaztatott logikás LLM folyama
Ciklusok, bemenetek és sikertelen próbálkozással rendelkező folyamot hoznak létre szabályozó, árammal végzett végzési műveleteknek azok az ügynököi, akiknek folyama során ezek a műveletszabályozók jól szolgálnak rá
Előnyök és hátrányok
Előnyök
- Fina hangolás az ügynök áramló felett
- Támogatja ciklusokat és összetett elágaztatott logikát
- Állapotelefogású végrehajtással
- Az emberek az ügynökhöz folyamatosan interakcióba léphetnek
- Integrálódik a LangChain környezetbe
- Nagy nyelvi modell-szolgáltatókhoz csatlakozhat
Hátrányok
- Magasabb a tanulási fokozat a egyszerű szánciklusokhoz képest
- A grafikus koncepciók értelmének megértése szükséges
- A dokumentáció a gyors kiadásoknál elmaradhat
- Primér módon kódolni kell, nincs viszontlátogatható építő
Csata rekord
1 csatában a Pantheonban.
Last battle
Értékelések
Átlag 5 értékelésből.
Jelentkezz be értékelés írásához.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multi-actor and multi-agent support, and fine-grained control over agent flow caught me off guard. Documentation can lag rapid releases is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is graph-based agent orchestration — handled better than most — and integrates with LangChain ecosystem. Worth the time if this is your use case.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-actor and multi-agent support — handled better than most — and fine-grained control over agent flow. Documentation can lag rapid releases is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and integrates with LangChain ecosystem. Built-in state management and memory fits neatly into how we already work, and multi-actor and multi-agent support removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve than simple chains, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on streaming and async execution, and stateful execution with persistence caught me off guard. Steeper learning curve than simple chains is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.
Kérdések
Nyílt szoftver, és hogy kerül rá fizetés?
Igen, nyílt forráskódú és a szabad felhasználásra került felajánlva.
Asked by Timur Nazarov · May 1, 2026
Milyen hatással van a LangGraph a teljesítményemre?
A LangGraph nem fog bármilyen terhelést hozzáadni a kódodhoz és különösképpen strómasszféra-szervezésekhez fog megfelelni.
Asked by Aisha Khan · Apr 7, 2026
Honnan van LangGraph más, mint más szolgáltatói keretek?
Többi agenciakeret egyszerű, általános feladatoknak megfelel, de egyéni, vállalati igényekhez nem. A LangGraph ennél szerteágazóbb keretet nyújt, amely képeske megoldani a vállalati igények különösségét.
Asked by Tunde Balogun · Apr 3, 2026
Kérdezz
Nagy Nyelvi Modelljei (LLM-ok) alternatívái

Nyílt súlyú határfelületi modellek

Gyors AI-képforgással azonnal életre kelnek az ötletek – az AI-képalkotás új korszakának kezdete.

Egy kód nélküli konverzacios AI platform, amelynek segítségével a cégek intelligens virtuális asszisztenst létesíthetnek és telepíthetnek.

A multimodális alapmodell, amely értelmezi az írott szöveget, a képet, a videót és a hangot.

Egy LLM-alapú webes ügynök, amely a felhasználói utasítások végrehajtására szolgál valódi világi honlapokkal való interakcióval.

Irodalmi platform az AI-asszisztivel általános művek generálásához, kutatásához és finomításához.

Nevrológiai gépi fordítási eszköz, híres pontos, természetes hangzású eredmények nagyobb nyelveken.

AI-alapú böngésző asszisztens, amely a webes kutatást azonnali válaszokká alakítja.
Trending now

Pontos Magyarázatok a Hetedkérdésekkel

Dokumentum intelligencia API, amely szövegen, szétválasztja, szöveget felismeri, és strukturált adatokat kímél ki összetett PDF-kből, előadásokból és összehasonlító dokumentumokból.

Nyílt multimodális 12B modell, amely kezeli a szöveget és a képet váltakozva, 128K kontextusablakkal.

Támogatott válaszok, fizetés per kattintás.
