标签：Graph 第2页

现在我们将节点连接成一个可工作的图。由于我们的节点处理自己的路由决策，我们只需要一些基本的边。 要启用人工介入（human-in-the-loop）功能，我们需要使用 checkpointer 编译以在运行之间保存状态： import co

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我们将每个节点实现为一个简单的函数。记住：节点接受状态，执行工作，并返回更新。 读取和分类节点 import com.alibaba.cloud.ai.graph.action.NodeAction; import com.alibaba.

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不同的错误需要不同的处理策略： 错误类型谁来修复策略何时使用瞬时错误（网络问题、速率限制）系统（自动）重试策略通常会在重试时解决的临时故障LLM可恢复错误（工具失败、解析问题）LLM将错误存储在状态中并循环回去LLM可以看到错误并调整其方法

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学习如何通过将客服邮件处理流程分解为离散步骤来使用 Spring AI Alibaba Graph 构建智能工作流。 Spring AI Alibaba Graph 可以改变您构建智能代理的思维方式。使用 Graph 构建代理时，您将首先把

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Spring AI Alibaba Graph 支持两种执行方式： 流式执行：使用 compiledGraph.stream() 方法，实时获取每个节点的输出，适合需要实时反馈的场景同步执行：使用 compiledGraph.invoke(

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在实际应用中，可以将 Agent Node 和自定义 Node 混合使用，充分发挥各自优势： import com.alibaba.cloud.ai.graph.StateGraph; import com.alibaba.cloud.ai

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以下示例展示了一个完整的多 Agent 协作场景： import com.alibaba.cloud.ai.graph.StateGraph; import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAge

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ReactAgent 可以通过 asNode() 方法转换为可以嵌入到父 Graph 中的 Node： import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent; import com.aliba

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Graph 是 Agent Framework 的底层运行时。我们建议开发者使用Agent Framework，但直接使用Graph API也是完全可行的。 Graph 是一个低级工作流和多智能体编排框架，使开发者能够实现复杂的应用程序编排

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