Hebbian Learning in LangGraph: 设计一个能根据节点激活频率，动态强化其边缘权重的自适应图 欢迎来到今天的讲座。我们将深入探讨一个令人兴奋的话题：如何将赫布学习（Hebbian Learning）的原则融入LangGraph框架，以构建一个能够根据节点激活频率动态调整其内部连接（边缘权重）的自适应图。 LangGraph是一个强大的工具，用于构建复杂的、有状态的、多行动者（multi-actor）的语言模型（LLM）应用程序。它将LLM应用的逻辑抽象为有向图中的节点和边缘，使得状态管理和控制流变得直观。然而，LangGraph默认的图是静态的，其路由决策通常基于预定义的条件或规则。我们的目标是超越这种静态性，引入一种机制，让图能够从自身的运行经验中学习，并根据实际的使用模式进行自我优化。赫布学习正是实现这一目标的核心。 1. LangGraph 基础回顾：构建有状态的 LLM 应用 在深入赫布学习之前，我们先快速回顾一下LangGraph的核心概念。理解这些基础是我们在其之上构建自适应能力的关键。 1.1 什么是 LangGraph？ LangGraph是一 …
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