各位同仁，下午好！ 欢迎来到今天的技术讲座。在构建复杂的AI应用，特别是那些涉及多步骤决策、状态管理以及与大型语言模型（LLM）交互的系统时，我们常常会面临一个核心挑战：数据的一致性、可预测性和健壮性。LangGraph 作为 LangChain 生态中用于构建有状态、循环性LLM应用的强大框架，它为我们提供了一种编排复杂逻辑的优雅方式。然而，随着图结构和节点数量的增加，如何确保数据在不同节点间的顺畅传递和正确处理，成为一个亟待解决的问题。 今天，我们将深入探讨一个高级话题：如何利用 Pydantic 的 BaseModel 实现 LangGraph 节点的强类型数据校验。这将使我们的 LangGraph 应用不仅逻辑清晰，更能在数据层面达到前所未有的健壮性与可维护性。 第一部分：LangGraph 核心概念与数据流挑战 在深入 Pydantic 之前，我们先快速回顾 LangGraph 的核心思想，并识别在数据流方面可能遇到的挑战。 1.1 LangGraph 简介 LangGraph 是 LangChain 的一个扩展，旨在通过图形结构来构建和管理复杂的多步骤 LLM 应用。它允许 …
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