我们很高兴地宣布推出 LangGraph 模板——现已在 Python 和 JavaScript 中提供！这些模板解决了常见的代理用例，使您能够轻松配置它们并将其部署到 LangGraph Cloud。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，LangGraph 模板都为构建复杂、可定制的应用程序提供了一个清晰的起点。

为什么选择 LangGraph 模板？

• 完全可定制：模板让您可以访问所有代理代码。克隆存储库并修改提示、链接逻辑或代码的任何部分以满足您的需求。

• 轻松调试和部署：在 LangGraph Studio 中加载模板进行调试，或单击一下即可将它们部署到 LangGraph Cloud。

• 可配置字段：通过直接在模板设置中配置字段来使用不同的语言模型、向量存储和工具，使提供商选择灵活且可定制。

包含哪些内容？

对于本次发布，我们专注于少量高质量的模板

1. RAG 聊天机器人
   一个从 Elastic 等来源检索数据并根据该数据生成响应的聊天机器人。

2. ReAct 代理
   一种通用的代理架构，它动态地使用工具来处理任务，循环直到完成。

3. 数据增强代理
   此代理专为研究任务而设计，通过进行搜索和验证其响应来填写表单。观看此模板的 YouTube 演练。

4. 空白模板
   想要从头开始？空白模板让您可以从头开始构建自己的 LangGraph 应用程序。

下一步是什么？

我们从少量提供商开始，更多模板正在路上。我们的目标是使这些模板高质量且与提供商无关，以便您可以根据需要进行调整。

访问我们的 模板主页，开始探索 LangGraph 可以为您的代理应用程序做些什么！在我们的博客文章中阅读有关如何使用模板的更多信息： https://blog.langchain.ac.cn/launching-langgraph-templates/