LangGraph ，怎麼幫助「大語言模型（像 ChatGPT 這類 AI）」變得更聰明、能做更多事～

LangGraph ，怎麼幫助「大語言模型（像 ChatGPT 這類 AI）」變得更聰明、能做更多事～ 

 

1. 先懂「大語言模型的問題」

 

像 ChatGPT 這類 AI，一開始覺得超強，能寫程式、算數據、寫文章詩歌… 但用久了會發現：它只能「回答問題」，不會主動做複雜任務。

比如你想讓它「查今天天氣」「從電腦裡拿資料」「模擬工廠流水線步驟」… 它做不到！因為它沒有「連接外部工具、主動規劃步驟」的能力，只能單純「你問我答」。

 

2. 為什麼需要「Agent」？

 

為了讓大語言模型突破「只能問答」的限制，技術圈想出了 Agent 這個概念：簡單說，就是讓 AI 學會「自主規劃步驟、調用工具」，不再只會被動回答！

 

但要實現 Agent，需要一個「框架」來輔助… 這時候就提到了 LangChain 和 LangGraph～

 

3. LangChain 是什麼？

 

LangChain 是個工具包，它的核心是「把任務拆成一連串步驟（像串成一條「鏈」），讓 AI 按步驟執行」。

比如你想讓 AI 「查天氣 → 整理成報告 → 發送郵件」，LangChain 會幫你把這些步驟「寫死」成固定流程，讓 AI 照著做。

 

優點是「穩定、不會出錯」；但缺點也很明顯：現實中任務超級多，不可能每個任務都手動寫流程！比如工廠流水線有上百種操作，難道每種都寫死步驟？

 

4. LangGraph 為什麼重要？

 

LangGraph 是 LangChain 裡「更進階」的子工具，它解決了「流程太死板」的問題！

它讓 AI 不再只能走「寫死的步驟」，而是 自己決定「下一步該做什麼」 。

 

舉例：原本 LangChain 要你手動設定「第一步查天氣、第二步寫報告…」，但 LangGraph 讓 AI 自己判斷：「今天需不需要先查天氣？還是直接調用其他工具？」 這樣 AI 就能應對更複雜、多變的任務～