[目錄]
▍第一章 AI 代理人的原理和機制

1.1 AI 代理人的概念

1.1.1 AI 代理人的核心能力

1.1.2 AI 代理人的主要運作機制

1.1.3 AI 代理人與傳統 AI 系統的主要區別

1.2 ReAct 設計模式

1.2.1 ReAct 的機制：迭代執行迴圈

1.2.2 ReAct 提示詞的構成

1.2.3 ReAct 衍生設計模式

1.3 AI 代理人開發的技術與挑戰

1.3.1 AI 代理人的目前技術發展現況

1.3.2 AI 代理人開發的障礙

1.3.3 代理人框架的必要性：LangGraph 與前進之路

思考題

 

▍第二章 LangGraph 框架概覽

2.1 LangGraph 簡介

2.1.1 節點

2.1.2 邊

2.1.3 狀態

2.2 LangGraph 與 LangChain 的關係

2.3 基於 LangGraph 實作 ReAct 設計模式

思考題

 

▍第三章 LamgGraph 的狀態圖結構

3.1 核心原語

3.1.1 狀態

3.1.2 節點

3.1.3 邊

3.1.4 指令　

3.2 流程控制：分支與並行

3.2.1 平行分支：扇出與扇入

3.2.2 併發而非平行

3.2.3 遞迴限制與並行分支

3.3 MapReduce 模式：任務分解與平行處理

3.3.1 MapReduce 模式的核心思想

3.3.2 LangGraph 中的 MapReduce 實作

3.3.3 MapReduce 的應用場景

3.3.4 MapReduce 的核心 API：Send 函式

3.4 子圖機制：模組化與複用設計

3.4.1 子圖的概念與優勢

3.4.2 在 LangGraph 中定義和使用子圖

3.5 工具呼叫：擴展代理人的能力邊界

3.5.1 ToolNode：LangGraph 的工具呼叫中心

3.5.2 定義工具：使用 @tool 裝飾器

3.5.3 手動呼叫 ToolNode

3.5.4 在 LangGraph 圖中使用 ToolNode

3.5.5 處理工具呼叫錯誤

3.5.6 從工具中更新圖狀態

3.5.7 向工具傳遞執行時參數

3.6 圖的視覺化

3.6.1 Mermaid 語法

3.6.2 PNG 圖片

3.6.3 X-Ray 子圖視覺化

思考題

 

▍第四章AI 代理人的互動體驗

4.1 串流處理

4.1.1 串流處理模式

4.1.2 組合串流處理模式

4.1.3 LangGraph 串流處理的底層原理

4.2 持久化

4.2.1 執行緒和存檔點的概念

4.2.2 存檔點器的實作

4.2.3 持久化的實際應用

4.3 人機迴路協作

4.3.1 靜態中斷點：定義固定的人工干預點

4.3.2 人機迴路的核心設計模式：基於操作的干預

4.3.3 interrupt() 函式的技術細節

4.3.4 人機協作是建構信任和控制的關鍵

思考題

 

▍第五章 AI 代理人的記憶系統

5.1 短期記憶與長期記憶

5.1.1 短期記憶：維持對話的連貫性

5.1.2 長期記憶：實現跨會話

5.2 記憶儲存

5.2.1 記憶儲存的基本操作

5.2.2 透過語意搜尋增強記憶檢索

5.2.3 建構自訂記憶儲存

5.3 記憶系統的實際應用

5.3.1 個人化推薦

5.3.2 多步驟的情境化任務

5.3.3 TrustCall：資訊擷取和記憶更新

5.4 LangMem

5.4.1 LangMem 的核心元件

5.4.2 LangMem 應用實例

5.4.3 LangMem 關鍵函式解析

5.5 記憶體系統設計的重要考量

思考題

 

▍第六章LangGraph 的核心 API

6.1 create_react_agent

6.1.1 create_react_agent 的核心功能和參數

6.1.2 自訂選項

6.1.3 create_react_agent 的應用

6.2 Functional API

6.2.1 Functional API 的優勢

6.2.2 核心元件：@entrypoint 和 @task

6.2.3 使用 Functional API 建構和執行工作流程

6.2.4 與 LangChain 和 LangSmith 整合

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