各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在当前人工智能浪潮中日益凸显的关键议题：如何确保我们构建的智能体系统，特别是那些基于复杂拓扑结构如 LangGraph 的系统，能够按照预期、安全可靠地运行。这并非易事，因为这些系统不仅包含传统软件的复杂性，更引入了大型语言模型（LLM）的非确定性、多代理的并发交互以及人类干预等诸多挑战。 我们将聚焦于一种强大的方法论——形式化验证（Formal Verification），并特别关注如何利用 TLA+ 这样的工具，对 LangGraph 拓扑的逻辑完备性进行严谨的数学证明。这不仅仅是关于“测试”系统，更是关于“证明”系统在所有可能的情况下都满足其规范。 复杂系统与信任危机：LangGraph 的挑战 随着生成式 AI 的飞速发展，我们正从简单的提示工程转向构建更加复杂、自主的智能体系统。这些系统能够感知环境、推理、规划、执行动作，并通过多步骤、多模块的协作来完成复杂任务。LangGraph 作为 LangChain 的一个强大扩展，提供了一种直观的方式来定义和编排这些智能体的行为流，将它们组织成有向无环图（DAG）或循环图。 LangGra …
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