
Spring AI Alibaba 96|Graph Core · 子图 · 作为节点操作使用
您可能想要定义一个具有完全不同 schema 的子图。在这种情况下,您可以创建一个调用子图的节点函数。此函数需要在调用子图之前将输入(父)状态转换为子图状态,并在从节点返回状态更新之前将结果转换回父状态。 注意事项 中断支持由您自己实现 示

您可能想要定义一个具有完全不同 schema 的子图。在这种情况下,您可以创建一个调用子图的节点函数。此函数需要在调用子图之前将输入(父)状态转换为子图状态,并在从节点返回状态更新之前将结果转换回父状态。 注意事项 中断支持由您自己实现 示

创建子图节点的最简单方法是直接使用编译的子图。这样做时,父图和子图状态 schema 至少要共享一个键,它们可以使用该键进行通信,这一点很重要。如果您的图和子图不共享任何键,您应该编写一个调用子图的操作(见上文)。 注意事项 如果您向子图节

子图是在另一个图中用作节点的图,Spring AI Alibaba Graph 支持多种不同的模式来使用子图,不同的使用方式会决定图之间是否共享上下文、。 使用子图的一些原因包括: 构建多智能体系统:每个智能体可以是一个独立的子图组件复用:

Spring AI Alibaba Graph 支持将工作流导出为 PlantUML 格式,方便可视化和文档化。 import net.sourceforge.plantuml.SourceStringReader; import net.

import com.alibaba.cloud.ai.graph.*; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.ai

许多 AI 应用程序需要记忆来跨多个交互共享上下文。在 Spring AI Alibaba 中,通过 Checkpointer 为任何 StateGraph 提供记忆。 在创建任何 Spring AI Alibaba 工作流时,可以通过以下

并行流式输出允许在并行分支中使用 Flux 实现流式输出。每个并行节点可以独立产生流式输出,并保持各自的节点 ID,便于区分不同节点的输出。 在并行流式输出中: Flux 流式输出:节点可以直接返回 Flux<T> 类型的流式数

为了克服并行分支中仅支持单步的问题,我们可以使用子图。 示例 - 混合节点和子图 import com.alibaba.cloud.ai.graph.CompiledGraph; import com.alibaba.cloud.ai.gr

Spring AI Alibaba Graph 允许您定义并行节点以加速总图执行。 要实现并发执行,您必须使用 RunnableConfig 为特定的并行节点提供一个 Executor: import com.alibaba.cloud.a

// 执行 Graph(Supervisor -> Coder) public void executeGraphWithCoder(CompiledGraph graph) { Map<String, Object> i
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这个内容实在是太精彩啦
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