LangGraph
LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？
引言当AI任务变得复杂时，我们需要更好的“调度员”。 随着智能应用场景的深化，单一 Agent 在处理复杂任务（如电商智能客服、金融数据分析流水线）时显现出明显局限性。 传统链式调用框架（如 LangChain）依赖开发者手动编排流程，在面对任务分支、动态决策和资源复用等场景时，往往陷入维护成本高、扩展性差的困境。
内存革命！LangGraph 0.3.19如何实现Python内存使用效率的飞跃？
在构建复杂 AI 应用或大规模分布式系统时，内存管理始终是开发者面临的痛点。 尤其在 Python 生态中，动态类型和垃圾回收机制虽然灵活，但对内存的高效利用提出了更高要求。 近日，LangGraph 团队宣布推出 0.3.19 版本，通过一系列内存优化技术，将 Python 应用的内存占用降低 40% 以上，并支持长期记忆存储，彻底解决了复杂场景下的性能瓶颈。
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