langchain 实现多agent,代码示例
要实现多Agent系统，目前最推荐的方式是使用LangGraph，它比LangChain的旧版AgentExecutor更加灵活可控。 以下是两种主流的架构模式及其实战示例： 方案一：Supervisor 架构 适用场景：有明显的任务分工，需要一个“…
hermens agent 配置向导
首次使用建议跑一遍完整的设置向导： hermes setup 向导会引导你完成： 选择 LLM 提供商 填入 API Key 配置默认工具集 设置基础偏好 模型切换：随时换，不改代码 Hermes 不绑定任何一家模型服务商。执…
openclaw 安装
安装 git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git npm install -g openclaw@latest # or: pnpm add -g openclaw@latest #安装向导 选择yes配置模型 openclaw onboard --install-daemon #安装网…
hermens agent webui安装
给 Hermes Agent 安装 WebUI 有几种不同的方案，我整理了三种最实用的，你可以根据自己的需求选择： 方案一：Docker 部署 Hermes WebUI 这是最简单、最标准的方式，通过 Docker 一键部署可视化面板，安装后通过浏…
hermens agent安装
安装 Hermes Agent 主要有两种方式，对于普通用户，最推荐使用官方的一键安装脚本；如果你需要长期稳定运行（比如 7x24 小时在线），可以考虑阿里云的一键云部署方案。 下面是详细的安装指南。 一键脚本安装 (本地)…
langgraph workflow，节点、边参数详解
具体对应关系 python # 1. 首先注册节点（定义节点） workflow.add_node("generate_chat_node", execute_chat_node) # ↑ 这里定义的节点名称 # 2. 然后为这个节点添加边（定义节点的…
如何快速下载huggingface大模型
Update: 推荐 huggingface 镜像站： https://hf-mirror.com Update: 推荐官方的 huggingface-cli 命令行工具、以及本站开发的 hfd脚本。 其实网络快、稳的话，随便哪种方法都挺好，然而结合国内的网络环境，断点续…
agent意图识别，连续几个子任务，大模型返回很慢
针对大模型返回慢的问题，这里有几个优化方案： 方案1: 缓存优化（推荐） python import time from functools import lru_cache from typing import Dict, Any class IntentCache: """意图识别缓…
AI Agent的用户意图识别与任务分解
1. 背景介绍 1.1 目的和范围 本文旨在为开发者和研究人员提供关于AI Agent系统中用户意图识别与任务分解的全面技术指南。我们将覆盖从基础理论到实践应用的完整知识体系，重点关注以下几个方面： 用户意图的表示与…
LangGraph 对应参数详解
LangGraph 对应参数详解 workflow = StateGraph(AgentState) # 添加所有节点（全部使用异步版本） workflow.add_node("classifier", async_classifier_node) workflow.add_node("fetch_position_node", async_…
langgraph同时使用tool和mcp（三）
mcp job_info_tools from app.config import comet_config from sdk.langgraph.langgraph import AgentState from service.mcpService import call_sse_tool async def async_job_info_node(state: AgentS…
langgraph同时使用tool和mcp（二）
cometLanggraph.py import asyncio import logging import json from typing import AsyncIterable, Dict, Any from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage, …
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