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需要构建一种系统，能够响应用户输入、记住过去的互动，并基于这些历史记录做出决策。这种需求对于创建更像智能代理的应用程序至关重要，它们能够维持对话、记住过去的上下文，并做出明智的决策。
目前，一些解决方案解决了这个问题的部分方面。有些框架允许创建带有语言模型的应用程序，但它们无法有效地支持持续的、有状态的互动。这些解决方案通常专注于处理单一输入和生成单一输出，而没有内置的方式来记住过去的互动或上下文。这种限制使得创建需要记住之前对话或行动的更复杂、互动性更强的应用程序变得困难。
解决这个问题的方案是LangGraph库，它旨在使用语言模型构建有状态、多参与者的应用程序，并建立在LangChain之上。LangGraph库允许创建可以维持多步对话的应用程序，记住过去的互动，并使用这些信息来指导未来的回应。它对于创建类似代理的行为特别有用，应用程序可以持续与用户互动，询问并记住之前的问题和答案，以提供更相关、更明智的回应。
这个库的一个关键特性是它能够处理循环，这对于维持持续对话至关重要。与其他仅限于单向数据流的框架不同，这个库支持循环数据流，使应用程序能够记住并基于过去的互动进行构建。这一能力对于创建更复杂、更响应灵敏的应用程序至关重要。
这个库通过其灵活的架构、易用性以及与现有工具和框架的集成能力，展示了其功能。它简化了开发过程，使开发者能够专注于创建更复杂、更互动的应用程序，而不必担心维持状态和上下文的底层机制。
总之，LangGraph代表了使用语言模型开发互动应用程序的一个重要步骤，为开发者打造更复杂、更智能、更响应灵敏的应用程序提供了新的机会。它能够处理循环数据流并与现有工具集成的能力，使其成为这一领域任何开发者工具箱中的宝贵补充。
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