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Langgraph 101：让我们建立一个深入的研究代理
从Google的开源全堆栈实施中学习langgraph基础知识，langgraph 101：让我们构建一个深入的研究代理人，首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学实际上在实践中起作用并非易事。
您需要考虑如何协调多步骤工作流程，跟踪代理商的状态，实施必要的护栏并在发生时监视决策过程。
幸运的是，Langgraph为您确切地解决了这些疼痛点。
langgraph最近，Google刚刚通过开放式堆栈实现了由Langgraph和Gemini（Apache-2.0许可证）开放式堆栈实现。
深层研究代理这不是玩具实现：代理不仅可以搜索，还可以动态评估结果，以决定是否需要通过进一步搜索需要更多信息。这种迭代的工作流程正是Langgraph真正发光的事情。
因此，如果您想学习Langgraph在实践中的工作方式，那么有什么比这样的真实工作代理更好的起点？
这是本教程文章的游戏计划：我们将采用“问题驱动”的学习方法。我们将直接跳入代码并检查Google的实现，而不是从冗长的抽象概念开始。之后，我们将每个作品都将其连接到Langgraph的核心概念。
这是我们此教程帖子的游戏计划 问题驱动最后，您不仅有一个工作研究代理，而且还要有足够的langgraph知识来构建接下来的一切。
我们将在这篇文章中讨论的所有代码都来自官方的Google Gemini存储库，您可以在此处找到。我们的重点将放在定义研究代理的后端逻辑（后端/SRC/Agent/Directory）上。在这里
这是本文的视觉路线图：
1。大图 - 用图，节点和边缘建模工作流程
🎯问题
基于LLM的 研究的 代理 深入研究具体来说，我们的经纪人将这样工作：
首先，让我们勾勒出一个高级流程图，以便清楚我们在这里构建的内容：
langgraph的解决方案
图形 节点开始