#
测试你对 LangGraph 的理解

让我们通过快速测验来测试你对 `LangGraph` 的理解！这将帮助你巩固目前学到的关键概念。

本测验为可选项目，不计入评分。

###
Q1: LangGraph 的主要目的是什么？

哪个描述最能体现 LangGraph 的设计目标？

构建包含 LLM 应用的流程控制的框架 提供与不同 LLM 模型交互接口的库 用于工具调用的 Agent 库

###
Q2: 在”控制 vs 自由”的权衡中，LangGraph 的定位是什么？

哪个陈述最能体现 LangGraph 在 agent 设计中的方法？

LangGraph 最大化自由，允许 LLM 完全自主决策 LangGraph 在保持对执行流程强控制的同时，仍利用 LLM 能力进行决策

###
Q3: State 在 LangGraph 中扮演什么角色？

选择对 LangGraph 中 State 最准确的描述。

State 是 LLM 的最新生成结果 State 仅用于追踪执行期间的错误 State 代表在 agent 应用中流转的信息 State 仅在与外部 API 交互时相关

###
Q4: LangGraph 中的条件边（Conditional Edge）是什么？

选择最准确的描述。

根据条件评估决定后续执行节点的边 仅在特定条件发生时才会跟随的边 需要用户确认才能继续的边

###
Q5: LangGraph 如何帮助解决 LLM 的幻觉问题？

选择最佳答案。

通过限制 LLM 响应完全消除幻觉 提供可验证和校验 LLM 输出的结构化工作流 对幻觉问题没有影响

恭喜完成测验！🎉 如果有答错的问题，建议回顾前文内容加强理解。接下来我们将探索 LangGraph 的更高级功能，学习如何构建更复杂的 agent 工作流。

< > Update on GitHub