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LangGraph 是一个基于图的编程框架，专为构建多智能体应用和复杂工作流设计。它结合了 LangChain 的核心功能，并引入了图计算模型，支持循环、分支等复杂控制流。以下是 LangGraph 架构的详细解析：
LangGraph架构详解：开启AI认知架构的新纪元
在人工智能领域蓬勃发展的当下，为了满足日益复杂的业务需求和技术挑战，创新的框架不断涌现。LangGraph便是其中一颗耀眼的新星，它作为一个用于构建和管理复杂Agent的框架，为开发者提供了强大的工具，将AI智能体的构建推向了新的高度，开启了自定义认知架构的新纪元。
一、LangGraph的核心定位与理念
LangGraph是一个基于图结构的开源框架，隶属于LangChain生态系统，专为构建状态化、多代理系统而设计，尤其在与大型语言模型（LLMs）结合使用时，能够创建出功能强大且灵活的代理和多代理工作流。其核心设计理念在于帮助开发者...
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金融量化（Quantitative Finance）是利用数学、统计学和计算机技术来分析和解决金融问题的一种方法。量化金融广泛应用于投资管理、风险管理、定价模型、算法交易等领域。以下是金融量化的一些关键概念和应用：
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套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory, APT）是由斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）于1976年提出的资产定价模型，旨在解释资产收益率的多因素影响。与资本资产定价模型（CAPM）不同，APT允许多个风险因素影响资产收益，更具灵活性。
APT认为资产收益率由多个宏观经济因素驱动，投资者可以通过套利机会调整投资组合，使市场趋于均衡。其核心假设是市场不存在套利机会，即资产价格应反映所有可用信息。
APT模型表示为： [ E(R_i) = R_f + \beta_{i1}F_1 + \beta_{i2}F_2 + \dots + ...