使用 LangChain 的 Agentic AI：探索智能自动化的未来

LangChain与Agentic AI的背景

近日，英伟达在CES大会上发布了多款硬件产品，并联合合作伙伴推出了Agentic AI Blueprints。这些Blueprints旨在帮助开发者构建agentic应用，协助企业自动化工作流程。所有这些都基于NVIDIA AI Enterprise平台，结合了NVIDIA NIM微服务和NeMo框架，提供高效、低延迟的AI工作流。通过与CrewAI、LangChain、LlamaIndex等顶级编排框架的协同，开发者能够获得构建下一代AI应用的基础模块。

LangChain与LangGraph联合发布的结构化报告生成方案，旨在解决传统RAG系统在生成全面洞察和决策内容方面的局限性。该方案利用NVIDIA NIM微服务和LangGraph技术，能够根据用户提供的主题和报告结构，生成结构化的、面向决策的报告。

Agentic AI的核心概念

Agentic AI是指能够自主决策并执行行动的AI系统，类似于人类的行为。为了理解这些系统的运作，我们需要探索多代理系统（MAS）、信念-欲望-意图（BDI）模型，以及大型语言模型（LLMs）的角色。同时，还需了解LangChain和LangGraph这两种AI开发工具在构建agentic AI应用中的各自优势。

大型语言模型（LLMs）在Agentic AI中的作用

大型语言模型（LLMs）是现代AI的基石，经过大量文本数据的训练，利用深度学习技术生成和处理类似人类的文本。这些模型执行自然语言处理（NLP）任务，如翻译、总结和对话交互，使agentic AI系统能够理解上下文和用户意图、自动化决策、个性化用户交互，并与外部系统集成。

例如，使用LangChain或LangGraph的AI助手可以识别用户请求（如“查找下个月最便宜的航班”），从航空公司API获取航班详情，用自然语言生成推荐，并自动化预订过程或设置提醒。

多代理系统（MAS）的应用

多代理系统（MAS）指的是多个代理相互作用以解决复杂问题的AI架构。这些系统在现实世界场景中非常有用，特别是当任务可以分解并委派给自主代理时。例如，在电子商务平台中，MAS可能包括负责管理库存、处理客户咨询、确保交易安全、协调物流和交付的代理。

将MAS与LLMs整合，使AI代理能够有效协作，使其更能适应动态环境。

信念-欲望-意图（BDI）模型在Agentic AI中的作用

信念-欲望-意图（BDI）模型是设计智能代理用于理性决策的框架。它包括信念（代理对世界的认识）、欲望（代理想实现的目标）和意图（实现这些目标的计划行动）。

通过结合BDI模型与LLMs和MAS，AI代理可以在高度动态的环境中发挥更好的灵活性和推理能力。

LangChain与LangGraph的对比分析

LangChain和LangGraph在AI驱动应用中扮演不同的角色。LangChain主要用于依赖大型语言模型（LLMs）进行文本处理和决策的应用，适合线性工作流，任务按顺序进行，变化不大。LangChain是构建聊天机器人、基于文本的查询系统和自动化内容生成的理想选择。

而LangGraph适用于需要复杂决策和分支逻辑的结构化多步骤工作流。它适合非线性工作流，AI进程需要根据多种输入变量动态适应。LangGraph常用于工作流自动化、业务流程管理和AI驱动的决策树，如客户入职系统和故障排除指南。

开发者在选择这两者时应考虑应用的性质。如果AI系统涉及简单的顺序处理，LangChain可能是更合适的选择。而如果AI需要处理多个决策点和变化条件，LangGraph提供了必要的灵活性和控制。

选择合适的AI开发工具

何时使用LangChain

对话式AI和聊天机器人：LangChain非常适合构建需要进行自由对话的聊天机器人。
基于文本的查询系统：AI驱动的搜索引擎和知识检索系统得益于LangChain与LLMs的交互能力。
内容生成：需要文本总结、写作辅助或自动报告生成的应用在LangChain中表现良好。
线性工作流：最适合按步骤顺序进行的过程，变化不大。

何时使用LangGraph

复杂的多步骤工作流：LangGraph更适合需要动态分支和决策树的工作流。
自动化业务流程：如客户入职、物流管理和金融自动化等应用受益于LangGraph的结构化方法。
基于决策树的AI：故障排除系统和基于规则的决策受益于LangGraph的非线性处理。
非线性工作流：适用于需要根据多个输入变量和依赖关系调整的过程。

Agentic AI的未来发展

随着AI的不断进步，LLMs、MAS和工作流自动化框架如LangChain和LangGraph的整合将为更复杂的agentic AI系统铺平道路。未来的发展可能集中在增强AI推理能力、提高AI代理的自主性、优化大规模工业应用的多代理协作，以及确保AI符合伦理标准并负责任地使用。

结论

Agentic AI代表了人工智能的重大转变，使自主决策和行动执行成为可能。LLMs为现代AI应用提供了语言处理和推理能力。然而，为了构建强大的AI代理，选择合适的框架至关重要。

LangChain适用于以AI驱动的对话、内容生成和信息检索为关键角色的线性工作流。
LangGraph在需要结构化决策、工作流自动化和复杂分支逻辑的非线性工作流中表现出色。

通过了解这些工具及其应用，开发者可以建立更高效和智能的AI应用，提升效率、自动化和用户体验。

FAQ

问：什么是Agentic AI？
- 答：Agentic AI是指能够自主决策并执行行动的AI系统，类似于人类的行为。这种系统可以在无人干预的情况下，自动做出决策并采取行动。
问：LangChain和LangGraph有什么区别？
- 答：LangChain适合线性工作流，主要用于文本处理和决策。LangGraph适合非线性工作流，适用于复杂决策和分支逻辑。
问：如何选择合适的AI开发工具？
- 答：选择工具时，应根据应用的性质和工作流的复杂性来决定。如果是线性工作流，LangChain可能更合适；如果需要处理复杂决策和动态条件，LangGraph则是更好的选择。
问：大型语言模型（LLMs）如何在Agentic AI中发挥作用？
- 答：LLMs在Agentic AI中用于理解上下文、自动化决策、个性化用户交互，以及与外部系统集成，使AI系统更具智能和自主性。
问：Agentic AI的未来趋势是什么？
- 答：未来的Agentic AI可能会关注提高AI推理能力、增强自主性、提高多代理协作的效率，以及在大规模应用中考虑伦理标准。