這是一篇加密文章，需要密碼才能繼續閱讀。

# LangGraph # 實際應用案例 LangGraph 由 LangChain 團隊推出，用於構建複雜多角色 LLM 代理系統，已被多家企業採用。 例如，Replit 利用 LangGraph 開發線上程式助理，強調代理執行可靠性，以便支援數百萬使用者 (LangGraph)。 Uber、LinkedIn、GitLab 等公司也使用 LangGraph 打造可控的 AI 工作流程 (GitHub - langchain-ai/langgraph: Build resilient language agents as graphs.)。 在產業案例方面，挪威郵輪 Norwegian...

# License 大部分模組採 MIT 開源​ 另有部分平台 ( autogpt_platform/ ) 使用 Polyform Shield 授權（對商業部署有一定限制）​ 純開源部分可自由商用，但完整平台需留意授權區分。 # 架構與功能特色 採用自主迭代 Agent 架構：給定高階目標後，Agent 會將其拆解為子任務，反覆執行「思考 - 行動 - 觀察」循環，直到達成目標​ [1]。 能自動進行網路搜尋、調用 API 等工具來完成任務，無需人工介入​。 預設使用 GPT-3.5/GPT-4 作為模型後端，具備一定的內部記憶和上下文累積能力來支撐連續行動。 提供 Plugin...

# License CC-BY-4.0 [1] MIT license # 架構與功能特色 採用多 Agent 對話架構：多個代理人透過交換訊息來合作完成任務​ [2]。 內建 AssistantAgent（類似 AI 助理）和 UserProxyAgent 等，可組成自動對話或人機混合流程​。 Agents 可結合 LLM、執行 Python 程式碼或調用工具，實現自動使用工具（例如網路瀏覽、代碼執行）​。 支援人類監督中斷 / 介入，以及多 Agent 反思、辯論等高階模式​。 # 擴充性與客製化 模組化設計，可透過組合不同內建 Agent 類型構建自訂流程。 例如增加多個助理...

# License MIT license [1] # 架構與功能特色 以圖狀流程控制多 Agent 協作。 每個 Agent 作為圖中的節點，支援 multi-agent 工作流程與迴圈、分支等複雜控制流程​。 內建狀態持久化機制提供長期記憶，可在長任務中保留上下文 (checkpoint and snapshot)。[2][3][4] 並提供 Human-in-the-loop 人工審核功能，提升可靠性​。 能無縫結合 LangChain 的工具和模型（即插件功能），亦支援串流逐步輸出​。 # 擴充性與客製化 提供低階且可組合的基本元素 (Node, Edges, States,...

# License MIT license [1] # 架構與功能特色 將整個系統比擬為一個軟體公司的團隊協作。 內建多個具有專業角色分工的 Agent（如產品經理、架構師、工程師等），按照預先設計的 SOP（標準作業流程）逐步互動。 單一自然語言需求作為輸入後，Agents 依序產出用戶故事、需求分析、設計、代碼等成果​。[2] 強調嚴謹的流程管控與專業分工，提高完成複雜任務（特別是軟體開發）的品質。 相對而言，長期記憶或外部插件工具支援不是重點（需要自行擴充）。 # 擴充性與客製化 提供較固定的模板（軟體開發 SOP）。 使用者可透過調整設定檔 YAML...