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LangGraph

LangGraph 是用來組裝可控 AI agent 流程的框架，適合把規劃、工具呼叫、狀態管理與錯誤修正拆成節點與邊。它常用在客服、營運自動化、審核流程與多步驟任務編排。

9 篇文章

Loop Engineering 入门：做出可持续迭代智能体

用 LangChain 和 LangGraph 搭建一个可持续迭代的 Loop Engineering 智能体。

這篇操作指南帶你把基本檢索應用升級成代理式 RAG，完成 PDF 轉檔、向量索引、LangGraph 工作流與可切換模型的問答系統。

這個 GitHub repo 整理 500+ 個 AI agent 專案，涵蓋 LangGraph、CrewAI、AutoGen、Agno 等框架，還有醫療、金融、教育與資安的實作範例。

GitHub 上一份 49 星的 RAG 生產清單，把工具、評測、可觀測性與部署選項整理成實戰地圖，方便團隊選型。

AAIF 會員數在不到 4 個月衝上 170，10 個開源 AI 代理框架的排名也同步更新，焦點從炒作型交易機器人轉向可落地的工作流自動化。

這篇教你用 LangGraph 建立一個會路由、檢索、驗證並回答問題的 Agentic RAG 工作流。

一個 GitHub 彙整頁收進 Microsoft、LangChain、OpenAI 等 AI agent 教學與框架。適合想從入門課、Notebook 到實作框架，一次整理學習路線的開發者。

agentic workflow 讓 AI 能規劃、執行、修正步驟，適合客服、營運、財務與軟體團隊處理多步驟、常出錯的工作。

2,000 次測試顯示，LangGraph 最快、LangChain 最省 Token、AutoGen 最能扛錯、CrewAI 最耗資源。選框架前，先看你的失敗模式。