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What it solves

LangGraph4j 提供了一种在 Java 中构建复杂、有状态、多代理 AI 应用的方法。它解决了传统线性工作流的局限，允许开发者创建循环图，使代理、工具和自定义逻辑能够回环、重试任务或协作，同时在整个过程保持共享记忆（状态）。

How it works

该库使用基于图的架构，将应用逻辑拆分为：

• StateGraph：定义节点和边的主要结构。
• AgentState：在节点之间传递的共享类映射对象。它使用“reducers”决定如何将新数据（如聊天消息）合并到已有状态中。
• Nodes：执行单个工作单元（函数或类），接收当前状态、执行操作（如调用 LLM），并返回对状态的更新。
• Edges：定义流向的连接器。“Normal edges”是无条件转移，而“Conditional edges”使用逻辑根据当前状态动态决定下一个访问的节点。
• Compilation：图会被验证并编译成不可变的 CompiledGraph 供执行。

Who it’s for

适用于使用 Java 开发 AI 代理或多代理系统的开发者，想要以结构化方式管理状态和控制流，尤其是已经使用 LangChain4j 或 Spring AI 等框架的用户。

Highlights

• Cyclical Workflows：支持循环，对代理行为（如自我纠正或迭代细化）至关重要。
• Ckeckpointing：能够在任意时点保存和恢复图的状态，以便调试或恢复长时间运行的进程。
• Persistence：内置对 MySQL、PostgreSQL、Redis、OracleDB、DynamoDB、CockroachDB 和 Hazelcast 的持久化支持。
• Visual Debugging：包含 “LangGraph4j Studio”，一个用于可视化检查和运行图的 Web UI。
• Framework Integration：原生支持 LangChain4j 与 Spring AI。