LangGraph系列：多智能体终极方案，ReAct+MCP工业级供应链系统
在现代供应链管理中，管理人员每天要面对海量的库存数据、供应商信息、订单动态，传统的人工处理方式不仅效率低下，还容易因信息不对称导致库存积压或缺货、供应商选择失误等问题。随着AI技术的普及，智能体（Agent）系统逐渐成为解决这类复杂问题的有效方案，而ReAct
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LangGraph系列：多智能体终极落地，智能合同审核系统全流程实战
在商业合作中，合同审核是守护企业风险的关键环节，但传统人工审核模式往往面临效率低下、风险遗漏、个性化需求难满足等痛点。随着大模型技术的成熟，多Agent协作系统逐渐成为解决复杂任务的主流方案，通过将专业化的AI Agent组合起来，分工协作完成条款抽取、风险评
LangGraph深度解密，从底层到实战，搞定AI复杂任务的协作难题
在AI应用从单任务工具向复杂智能系统演进的过程中，工作流编排与状态管理成为技术突破的关键瓶颈。LangGraph的出现，为构建具备长期记忆、动态决策和多角色协作能力的AI系统提供了底层支撑，彻底改变了复杂AI应用的开发范式。我们将从核心定义、框架差异、开发流程
打造自主学习的AI Agent：强化学习+LangGraph代码示例
AI Agent这个概念最近被炒得很热，从管理日程的语音助手到仓库里跑来跑去的机器人，大家都在谈论Agent的"自主性"。但是真正让Agent变得intelligent的核心技术，其实是强化学习（Reinforcement Learning, RL）。