我越来越确信LangGraph胜过Claude插件

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摘要

作者分享了构建一个用于股票估值的Claude插件的经验，发现处理错误和复杂性的难度越来越大。现在他们正考虑切换到LangGraph，作为多步骤智能体工作流的更可靠解决方案。

我花了三个月时间构建（并自以为完善）一个用于上市公司估值的Claude插件。它运行良好，能从SEC API获取数据，解析成结构化的JSON，研究场景并构建预测，最后计算公司的内在价值。大约90%的时间里，我没什么可抱怨的，老实说，刚开始时我对这些结果相当满意。构建插件时我估值的第一个公司，花了一个月才搞定。四家公司之后，现在估值一家公司大约需要一天。我发现在一天之内完成越来越困难。我像打地鼠一样处理出现的错误。我发现，仅仅在SKILL文件中明确告诉模型使用检查点（例如'确保此测试通过'）并不可靠，而且随着插件变得越来越复杂，这种做法显得笨拙。如果Claude确实运行了测试，那没问题，但有时它一开始就忘记运行测试。现在我正将目光投向LangGraph作为我的解决方案。我想知道其他人是否有类似的经历，以及你们对LangGraph的看法？是否有我尚未想到的混合解决方案？
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