这是一篇LangGraph终极入门指南，从核心概念、工具调用、记忆管理，到高级的多智能体协作与实战项目，带你全面掌握新一代AI Agent开发框架。LangGraph, LangGraph教程, LangGraph指南, AI Agent框架

本文是 《LangGraph入门全解》系列的第五篇。多智能体协作是现在一个非常热门的研究领域，对于复杂问题，将问题拆解，然后使用领域Agent，能够以更高的效率和质量完成复杂任务。LangGraph多智能体, LangGraph子图, Multi-Agent, Supervisor架构

本文是 《LangGraph入门全解》系列的第四篇。在这篇文章中，我们暂时移除了搜索能力，为chat bot增加向用户求助的能力，也就是人机协同，这在实际开发中非常的有用。LangGraph人机交互, Human-in-the-loop, LangGraph interrupt, AI人工干预

本文是 《LangGraph入门全解》系列的第六篇，也是最后一篇。今年Agent爆发，Gemini，ChatGPT等都推出了自己的深度研究功能，本篇我们使用LangGraph复现DeepResearch，也许完成度没那么高，但是功能是全的。LangGraph项目, LangGraph实战, DeepResearch Agent, 自动化研究

本文是 《LangGraph入门全解》系列的第三篇。在这篇文章中，我们为聊天机器人增加长短期记忆能力，并使用redis持久化记忆。以及使用Mem0为chat bot增加用户级别的记忆。LangGraph记忆, LangGraph Checkpoint, LangGraph Redis记忆, LangGraph Mem0

本文介绍了如何修改FastChat以支持工具调用和LangGraph适配FastChat的问题。针对with_structured_output方法返回None的问题，提供了两种解决方案：使用chain替换该方法或继承ChatOpenAI并重写该方法。对于LangGraph的create_react_agent不能调用工具的问题，也提供了两种解决方案：修改FastChat接口以支持tools参数或替换create_react_agent方法。