使用 LangGraph 和 LangChain 创建任务导向对话系统

有了 LangGraph 和 LangChain，我们可以构建引导用户通过结构化互动的系统，借助 LLMs 帮助我们控制条件逻辑，从而减少创建它们的复杂性。通过结合提示、记忆管理和工具调用，我们可以创建直观且有效的对话系统，开启用户互动和任务自动化的新可能性。我希望这个教程能帮助你更好地理解如何使用 LangGraph（我花了好几天时间琢磨如何让这个库的所有部分协同工作）。

为什么梯度累积(Gradient Accumulation)是训练大模型的关键技术？

基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）

随着人工智能和自动化技术的飞速发展，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）在无人机编队、自动驾驶车队、机器人协同操作等领域的应用日益广泛。点对点（point-to-point）轨迹生成作为多智能体协调的基础，其目标是在满足各种约束条件（如动力学约束、避障约束、通信约束等）的前提下，为每个智能体规划一条从起始点到目标点的平滑、可行的路径。传统的集中式轨迹生成方法在处理大规模