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什么是 ‘Non-DAG Workflows’？解析 LangGraph 处理带反馈环的非有向无环图的数学本质

各位同行，各位对人工智能系统构建充满热情的工程师们，大家下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在构建复杂AI代理和自动化工作流中日益关键的概念：非有向无环图（Non-DAG Workflows），以及LangGraph框架如何从数学和工程的本质上处理这些带有反馈循环的复杂系统。 在AI领域，我们早已习惯了流水线式的思维，即一个任务从A到B，再到C，最终完成。这很好，因为这种结构清晰、可预测且易于管理。然而，当我们试图赋予AI代理更高级的“智能”时，例如自我修正、迭代推理、多轮交互，甚至模拟人类的思考过程，这种线性的、无环的结构便显得力不从尽了。 真正的智能往往意味着能够从错误中学习，能够重新评估当前状态，并根据评估结果调整后续行动——这正是反馈循环的精髓。而一旦引入反馈循环，我们的工作流图就不再是传统意义上的“有向无环图”了。我们将看到，LangGraph正是为了应对这一挑战而生，它提供了一种强大而优雅的方式来建模和执行这些复杂的非DAG工作流。 一、从有向无环图 (DAG) 说起：理解其优势与局限 在软件工程和数据处理领域，有向无环图（Directed Acyclic Graph, DA …

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什么是 ‘Non-DAG Workflows’？解析 LangGraph 处理带反馈环的非有向无环图的数学本质

各位来宾，各位技术同仁，大家下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在现代AI系统，尤其是智能体（Agentic Systems）构建中日益凸显的关键概念：非有向无环图工作流（Non-DAG Workflows）。具体来说，我们将深入解析LangGraph这一新兴框架，是如何在数学本质上处理这些带有反馈环的复杂系统。我将以一名编程专家的视角，为大家带来一场关于LangGraph中非DAG工作流的深度剖析。 第一章：有向无环图（DAG）的局限性及其在AI工作流中的挑战 在计算机科学和工程领域，有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）是一种极其常见且强大的数据结构。它由一组节点和有方向的边组成，并且图中不包含任何循环。这意味着从任何一个节点出发，你都不可能通过沿着边移动回到该节点。 DAG的优势显而易见： 确定性与可预测性： 由于没有循环，任务的执行顺序是确定的，不会出现无限循环。 并行性： 独立或不依赖于其他任务的任务可以并行执行，这在数据处理管道（如Apache Airflow, Apache Spark的执行计划）和构建系统（如Makefiles, Ba …

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面试必杀：对比 LangGraph 与传统 DAG 工作流（如 Airflow）在处理‘概率性输出’时的核心差异

演进中的工作流编排：从确定性到适应性 各位同仁，大家好。今天我们齐聚一堂，探讨一个在现代AI驱动应用开发中日益凸显的关键议题：如何高效、优雅地处理工作流中的“概率性输出”。传统的工作流管理系统，以其确定性、可重复性和强大的调度能力，构成了多数企业级数据和业务流程的基石。然而，随着大型语言模型（LLM）和其他复杂AI模型的普及，我们面临的不再仅仅是简单的成功/失败或真/假判断，而是带有置信度、不确定性或多路径可能性的“概率性输出”。这类输出要求工作流具备更高的灵活性和适应性，能够根据不确定性程度动态调整执行路径，甚至进行自我修正。 本文将深入对比两种截然不同的工作流编排范式：以Apache Airflow为代表的传统有向无环图（DAG）工作流，以及专为构建LLM驱动的Agentic应用而设计的LangGraph。我们将聚焦于它们在处理“概率性输出”时的核心差异，并通过具体的代码示例，展示各自的优势与局限。 一、传统DAG工作流：确定性与显式路径的王国 传统DAG工作流，如Airflow，其核心理念是任务（Task）之间存在明确的依赖关系，并且这些任务的执行顺序形成一个有向无环图。这意味着 …

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深入 `LangGraph`：为什么有向无环图（DAG）才是构建复杂、可控 Agent 工作流的终极答案？

各位同仁，各位对AI Agent架构充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的讲座。我们今天将深入探讨一个在构建复杂、可控Agent工作流中至关重要的概念：有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG），以及它在LangGraph框架中是如何被发挥到极致的。在AI领域，我们正从简单的“提示-响应”模式，迅速转向需要多步骤推理、工具调用、条件判断、循环修正甚至多Agent协作的复杂系统。面对这种复杂性，传统的线性调用链或简单的函数组合已经显得力不从心。我们迫切需要一种更强大、更灵活、更可控的架构来支撑Agent的智能行为。我将论证，DAG正是这一挑战的终极答案。 一、Agent 工作流的演进与传统模式的局限 在探讨DAG之前，我们首先需要理解为什么Agent的工作流会变得如此复杂，以及我们目前面临的挑战。 早期的AI Agent，比如基于LangChain的简单Chain，通常遵循线性结构：输入 -> LLM -> 输出。这对于特定任务，如文本生成、简单问答，是高效的。然而，当任务需求提升，Agent需要： 进行多步骤推理：将复杂问题分解为子问题，逐步解决。 …

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在训练平台中使用 DAG 编排管理 RAG 模型训练与评估复杂流程

在训练平台中使用 DAG 编排管理 RAG 模型训练与评估复杂流程 大家好，今天我将为大家讲解如何利用 DAG (Directed Acyclic Graph，有向无环图) 编排工具，在训练平台上高效地管理和自动化 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 模型的训练与评估流程。RAG 模型的训练和评估涉及多个步骤，包括数据预处理、索引构建、模型训练、评估指标计算等。这些步骤之间存在复杂的依赖关系，手动管理容易出错且效率低下。DAG 编排可以帮助我们清晰地定义这些依赖关系，并自动化执行整个流程。 一、RAG 模型训练与评估流程概述 在深入 DAG 编排之前，我们先来回顾一下 RAG 模型的典型训练与评估流程。 数据准备与预处理: 数据收集: 收集用于训练和评估的文档数据。这些数据可以是文本文件、网页内容、数据库记录等。 文本清洗: 去除 HTML 标签、特殊字符、停用词等，并将文本转换为小写。 文本分割: 将长文本分割成较小的段落或句子，以便更好地进行检索。 知识库构建 (索引构建): 文本嵌入: 使用预训练的语言模型 (例如，Senten …

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