{"id":6423,"date":"2025-05-15T12:49:31","date_gmt":"2025-05-15T12:49:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6423"},"modified":"2025-05-15T12:49:31","modified_gmt":"2025-05-15T12:49:31","slug":"%e6%b7%b1%e5%85%a5%e7%90%86%e8%a7%a3langgraph%ef%bc%9a%e6%9e%84%e5%bb%ba%e6%99%ba%e8%83%bdai%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e6%b5%81%e7%9a%84%e6%96%b0%e8%8c%83%e5%bc%8f","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/6423","title":{"rendered":"Ein tieferes Verst\u00e4ndnis von LangGraph: ein neues Paradigma f\u00fcr den Aufbau intelligenter KI-Workflows"},"content":{"rendered":"<p>In der heutigen rasanten Entwicklung der KI-Technologie ist die Bew\u00e4ltigung komplexer KI-Aufgaben zu einer wichtigen Herausforderung f\u00fcr Unternehmen und Entwickler geworden. Herk\u00f6mmliche Frameworks f\u00fcr Kettenaufrufe sind \u00fcberfordert, wenn sie mit Szenarien wie mehrstufigen Schlussfolgerungen, dynamischen Entscheidungsfindungen und der Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen konfrontiert werden.LangGraph, ein revolution\u00e4res KI-Framework, bietet uns eine neue L\u00f6sung f\u00fcr den Aufbau intelligenter Workflows durch das Graph-Mindset-Modell.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-15_180727_416_cleanup-realesr-animevideov3-x2-x2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1230\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u7684\u6838\u5fc3\u7406\u5ff5\u4e0e\u8bbe\u8ba1\u54f2\u5b66\">Das Kernkonzept und die Gestaltungsphilosophie von LangGraph<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Kernkonzept von LangGraph besteht darin, komplexe KI-Aufgaben als eine gerichtete Graphenstruktur zu behandeln, bei der jeder Knoten eine Ausf\u00fchrungseinheit darstellt und die Kanten den Ablauf und die Bedingungen der Ausf\u00fchrung definieren. Diese Design-Philosophie entspringt einem tiefen Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Komplexit\u00e4t realer Probleme.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4e3a\u4ec0\u4e48\u9700\u8981langgraph\">Warum brauchen Sie LangGraph?<\/h3>\n\n\n\n<p>Da sich Unternehmen zu intelligenteren, datengesteuerten Organisationen entwickeln, w\u00e4chst der Bedarf an Systemen, die mehr k\u00f6nnen als nur einfache Fragen zu beantworten. Unternehmen geben sich nicht l\u00e4nger mit KI-Systemen zufrieden, die nur auf Aufforderungen reagieren k\u00f6nnen, sondern ben\u00f6tigen Systeme, die denken, planen und handeln k\u00f6nnen. Diese Systeme der n\u00e4chsten Generation m\u00fcssen in der Lage sein,:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Koordinierung in einem mehrstufigen Prozess<\/li>\n\n\n\n<li>Auswahl der am besten geeigneten Technologie oder Datenquelle<\/li>\n\n\n\n<li>Abrufen von und Schlussfolgerungen \u00fcber kontextbezogene Informationen<\/li>\n\n\n\n<li>Autonome Ausf\u00fchrung von Entscheidungen ohne st\u00e4ndiges menschliches Eingreifen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-15_193006_975_cleanup-scaled.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1242\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u56fe\u7ed3\u6784\u7684\u4e09\u5927\u8981\u7d20\">Die drei Hauptelemente der Diagrammstruktur<\/h3>\n\n\n\n<p>Der Kern von LangGraph besteht aus drei Schl\u00fcsselelementen:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Knotenpunkt<\/strong>: Stellt eine unabh\u00e4ngige Einheit dar und kann sein:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Agentenknoten: kapseln unabh\u00e4ngige Agentenkapazit\u00e4ten<\/li>\n\n\n\n<li>Werkzeugknoten: Aufruf bestimmter Werkzeuge<\/li>\n\n\n\n<li>END-Knoten: Kennzeichnung des Endes des Prozesses<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kante<\/strong>Kennzeichnen Sie den Entscheidungspfad des Zustandsflusses und entscheiden Sie, zu welchem Knoten als n\u00e4chstes gesprungen werden soll:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sequentielle Ausf\u00fchrung (linearer Fluss)<\/li>\n\n\n\n<li>Bedingte Spr\u00fcnge (zustandsbasiertes dynamisches Routing)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Staat<\/strong>W\u00e4hrend des gesamten Prozesses, Aufzeichnung von Daten oder Interaktionsstatus, Steuerung des Flusses zwischen den Knotenpunkten<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Dieses Design macht LangGraph hochgradig modular und intuitiv, was es besonders f\u00fcr Unternehmenssysteme geeignet macht, die Programmlogik und bedingte Verzweigungen verfolgen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-15_173024_065.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1226\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u7684\u72b6\u6001\u7ba1\u7406\u4e0e\u5de5\u4f5c\u6d41\u6784\u5efa\">LangGraphs Zustandsverwaltung und Workflow-Konstruktion<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Zustandsverwaltung ist eine der Kernfunktionen von LangGraph, die den gemeinsamen Zustand des gesamten Workflows durch das Pydantic-Modell definiert und verwaltet.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u72b6\u6001\u5b9a\u4e49\u4e0e\u7ba1\u7406\">Definition und Verwaltung des Zustands<\/h3>\n\n\n\n<p>LangGraph verwendet TypedDict oder Pydantic, um die Zustandsstruktur zu definieren, und jeder Knoten kann auf diesen gemeinsamen Zustand zugreifen und ihn ver\u00e4ndern:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">class AgentState(TypedDict).\n    messages: List[BaseMessage] # ConversationHistory\n    agent_outcome: str # N\u00e4chste Entscheidung\n    tool_response: str # Ergebnis des Werkzeugaufrufs\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/accesswximg_cleanup-realesr-animevideov3-x2-x2_C.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1231\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u8282\u70b9\u7684\u5b9e\u73b0\">Implementierung des Knotens<\/h3>\n\n\n\n<p>Knoten sind Verarbeitungseinheiten, die bestimmte Funktionen ausf\u00fchren, den aktuellen Zustand empfangen und den aktualisierten Zustand zur\u00fcckgeben:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">def agent_decision_node(state: AgentState) -&gt; dict.\n    # Benutzerabsicht analysieren und eine Entscheidung treffen\n    last_message = state[\"messages\"][-1].content\n    # R\u00fcckgabe der n\u00e4chsten Aktion auf der Grundlage der Absicht\n    return {\"agent_outcome\": decision}\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/640-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1237\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5de5\u4f5c\u6d41\u7684\u7ec4\u88c5\">Zusammenstellung von Arbeitsabl\u00e4ufen<\/h3>\n\n\n\n<p>Mit der Klasse StateGraph k\u00f6nnen wir Knoten und Kanten zu vollst\u00e4ndigen Arbeitsabl\u00e4ufen zusammensetzen:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">workflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", agent_decision_node)\nworkflow.add_edge(\"agent\", \"Werkzeug\")\nworkflow.set_entry_point(\"agent\")\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/1745583376202-realesr-animevideov3-x2-x2.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1240\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u7684\u9ad8\u7ea7\u7279\u6027\u4e0e\u6700\u4f73\u5b9e\u8df5\">LangGraph Erweiterte Funktionen und Best Practices<\/h2>\n\n\n\n<p>LangGraph bietet eine Reihe von fortgeschrittenen Funktionen, die es erlauben, auch komplexere Szenarien zu bearbeiten.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6761\u4ef6\u8def\u7531\u4e0e\u52a8\u6001\u51b3\u7b56\">Bedingtes Routing und dynamische Entscheidungsfindung<\/h3>\n\n\n\n<p>LangGraph unterst\u00fctzt bedingte Kanten, die den Ausf\u00fchrungspfad dynamisch auf der Grundlage des Zustands bestimmen k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">def router(state).\n    if state[\"intent\"] == \"technisch\".\n        return \"expert_agent\"\n    else: if state[\"intent\"] == \"technisch\": return \"expert_agent\n        return \"review_agent\"\n\nworkflow.add_conditional_edges(\"intent_agent\", router)\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5faa\u73af\u63a7\u5236\u4e0e\u8fed\u4ee3\u4f18\u5316\">Zyklische Steuerung und iterative Optimierung<\/h3>\n\n\n\n<p>Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen DAGs (gerichteten azyklischen Graphen) unterst\u00fctzt LangGraph eine zyklische Struktur, die es erm\u00f6glicht, mehrere Entscheidungsrunden und Wiederholungsmechanismen zu implementieren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Validierungs-Korrektur-Zyklus: kontinuierliche Verbesserung des Outputs, bis er den Qualit\u00e4tsstandards entspricht<\/li>\n\n\n\n<li>Selbstreflexives Modell: kontinuierliche Optimierung der Ergebnisse durch Feedback-Schleifen<\/li>\n\n\n\n<li>Entscheidung \u00fcber die Baumsuche: unterst\u00fctzt die Suchstrategien \"depth-first\" oder \"breadth-first\".<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/640-1_cleanup.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1236\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u53ef\u89c6\u5316\u4e0e\u8c03\u8bd5\">Visualisierung und Inbetriebnahme<\/h3>\n\n\n\n<p>LangGraph bietet leistungsstarke Visualisierungen zur Darstellung von Workflow-Strukturen:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\"># Erzeugen eines Meerjungfrauengraphen\nnixen_code = graph.get_graph().draw_mermaid()\n# Als PNG-Bild speichern\napp.get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path=\"workflow_graph.png\")\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-15_173423_785_cleanup.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1228\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u5b9e\u6218\u5e94\u7528\u573a\u666f\">LangGraph Praktische Anwendungsszenarien<\/h2>\n\n\n\n<p>LangGraph hat eine breite Palette von Anwendungsszenarien in der realen Wirtschaft, lassen Sie uns ein paar Beispiele aus der Praxis durchgehen, um seine Leistungsf\u00e4higkeit zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u667a\u80fd\u5ba2\u670d\u7cfb\u7edf\">Intelligentes Kundenservicesystem<\/h3>\n\n\n\n<p>In einem intelligenten Kundenservice-Szenario kann LangGraph einen komplexen Entscheidungsprozess aufbauen:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Absichtserkennung<\/strong>Analyse von Benutzereingaben zur Identifizierung von Problemtypen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Experten-Routing<\/strong>Zuordnung zu verschiedenen Expertenagenten je nach Art der Frage<\/li>\n\n\n\n<li><strong>vielschichtiger Dialog<\/strong>Unterst\u00fctzung f\u00fcr kontextuelles Verst\u00e4ndnis und Interaktion in mehreren Runden<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mensch-Maschine-Kollaboration<\/strong>Manuelle \u00dcberpr\u00fcfung an Schl\u00fcsselstellen einf\u00fchren<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6587\u672c\u5904\u7406\u6d41\u6c34\u7ebf\">Textverarbeitungs-Pipeline<\/h3>\n\n\n\n<p>Erstellen Sie einen dreistufigen intelligenten Textverarbeitungsprozess:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\"># Text-Klassifizierungsknoten\ndef classification_node(state):\n    # Klassifizierung von Text als News, Blog, Forschung oder Sonstiges.\n    return {\"Klassifizierung\": Klassifizierung}\n\n# Knoten zur Entit\u00e4tsextraktion\ndef entity_extraction_node(state).\n    # Extrahiert Entit\u00e4ten wie Personen, Organisationen, Orte, etc.\n    return {\"Entit\u00e4ten\": Entit\u00e4ten}\n\n# Knoten zur Erstellung von Zusammenfassungen\ndef summarisation_node(state).\n    # Erzeugt eine Textzusammenfassung\n    return {\"Zusammenfassung\": summary}\n<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u591a\u667a\u80fd\u4f53\u534f\u4f5c\">Multi-Intelligenz-Zusammenarbeit<\/h3>\n\n\n\n<p>In komplexen Unternehmensszenarien m\u00fcssen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Parallelverarbeitung<\/strong>Mehrere Experten analysieren gleichzeitig Fragen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Konvergenz der Ergebnisse<\/strong>Integration mehrerer Ansichten zur Bildung einer endg\u00fcltigen Entscheidung<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entscheidungsfindung nach dem Kaskadenprinzip<\/strong>Dynamischer Aufruf verschiedener Experten auf der Grundlage der Ergebnisse der Voranalyse<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/640.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1227\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u4e0e\u5176\u4ed6\u6846\u67b6\u7684\u5bf9\u6bd4\u4e0e\u9009\u62e9\">LangGraph im Vergleich zu anderen Frameworks und Wahlm\u00f6glichkeiten<\/h2>\n\n\n\n<p>Bei der Auswahl eines KI-Frameworks ist es entscheidend, die Merkmale der verschiedenen Tools und die Szenarien, in denen sie anwendbar sind, zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph-vs-langchain\">LangGraph vs. LangChain<\/h3>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Nehmen Sie<\/th><th>LangChain<\/th><th>LangGraph<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>einfache lineare Aufgabe<\/td><td>\u2705Fit (z. B. Q&amp;A-Kette)<\/td><td>\u26a0\ufe0f \u00dcberplanung<\/td><\/tr><tr><td>komplexer Vorgang<\/td><td>\u274c Erfordert manuellen Verwaltungsstatus<\/td><td>\u2705 Native Unterst\u00fctzung f\u00fcr Schleifen\/Verzweigungen<\/td><\/tr><tr><td>Multi-Agenten-Zusammenarbeit<\/td><td>\u274c Abh\u00e4ngigkeit von gemeinsam genutzten Variablen oder Callbacks<\/td><td>\u2705 Visuelles Routing<\/td><\/tr><tr><td>Dynamische Entscheidungsfindung<\/td><td>\u274c Fest kodierte Bedingungen<\/td><td>\u2705 Bedingter Sprung in Echtzeit<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u9009\u62e9\u5efa\u8bae\">Beratung bei der Auswahl<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Verwendung von LangChain<\/strong>Wenn der Aufgabenablauf festgelegt ist, z. B. bei einfachen verketteten Aufgaben wie \"Suche\u2192Zusammenfassung\".<\/li>\n\n\n\n<li><strong>LangGraph verwenden<\/strong>: bei der Bew\u00e4ltigung komplexer Szenarien wie dynamische Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit zwischen mehreren Intelligenzen, Optimierung von Schleifen usw.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-langgraph\u7684\u72ec\u7279\u4f18\u52bf\">Die einzigartigen Vorteile von LangGraph<\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Persistenz des Zustands<\/strong>Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Wiederherstellung von Haltepunkten und Zeitreisefunktionen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tiefe Integration mit LangChain<\/strong>: Wiederverwendung aller Komponenten des LangChain-\u00d6kosystems<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Unternehmensfunktionen<\/strong>\u00dcberwachung, Protokollierung, Versionskontrolle und andere wichtige Unternehmensfunktionen bereitstellen<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7ed3\u8bed\">Schlussbemerkungen<\/h2>\n\n\n\n<p>LangGraph bietet einen neuen Weg, komplexe KI-Aufgaben anzugehen, indem es das Graphen-Denken in den Aufbau von KI-Workflows einbringt. Es \u00fcberwindet nicht nur die Grenzen herk\u00f6mmlicher Verkettungs-Frameworks, sondern bietet auch ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr den Aufbau intelligenter Systeme auf Unternehmensebene. Da sich die Anwendungsszenarien f\u00fcr KI immer weiter vertiefen, wird die Beherrschung fortschrittlicher Frameworks wie LangGraph f\u00fcr KI-Entwickler zu einer wesentlichen F\u00e4higkeit.<\/p>\n\n\n\n<p>Ob es um den Aufbau intelligenter Kundenservice-Systeme, Datenanalyse-Pipelines oder die Realisierung von Multi-Intelligenz-Kollaboration geht, LangGraph hat seinen einzigartigen Wert bewiesen. Durch die sinnvolle Nutzung seiner Funktionen f\u00fcr Zustandsmanagement, bedingtes Routing und Schleifensteuerung k\u00f6nnen wir intelligentere, flexiblere und zuverl\u00e4ssigere KI-Anwendungen erstellen.<\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\r\n<thead>\r\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Weitere Produkte finden Sie unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Siehe mehr unter<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n<tr style=\"height: 63px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Durchdringende Intelligenz<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">Das AIGC Big Model: der Beginn einer \u00c4ra der doppelten Revolution in Technik und Wissenschaft - Penetrating Intelligence<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 61px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">1:1 Wiederherstellung von Claude und GPT Offizielle Website - AI Cloud Native<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (empfohlen) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 54px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Transitdienst auf der Grundlage der offiziellen API - GPTMeta API<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Hilfe, kann jemand von Ihnen Tipps geben, wie man Fragen auf GPT stellt? - Wissen<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 70px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Global Virtual Goods Digital Store - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">Wie leistungsf\u00e4hig ist Claude airtfacts, dass GPT sofort nicht mehr gut riecht? -BeepBeep<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>LangGraph ist ein revolution\u00e4res KI-Framework f\u00fcr die Verarbeitung komplexer Aufgaben durch Graphenstrukturen, das mehrstufige Schlussfolgerungen, dynamische Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit zwischen mehreren Intelligenzen unterst\u00fctzt. Sein Kern umfasst die Verwaltung von Knoten, Kanten und Zust\u00e4nden, die f\u00fcr den Aufbau intelligenter Workflows geeignet sind. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Verkettungs-Frameworks ist LangGraph mit bedingtem Routing, Schleifensteuerung und Visualisierung ausgestattet und verf\u00fcgt \u00fcber eine breite Palette von Anwendungen im intelligenten Kundenservice, in der Textverarbeitung und in anderen 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