OpenRecovery 正在通过其 AI 驱动的助手来革新戒瘾康复，该助手通过文本和语音提供个性化的 24/7 全天候支持。它弥合了昂贵的住院治疗和通用的自助计划之间的差距，使专家级的指导能够为那些与成瘾作斗争的人所用。OpenRecovery 团队使用 LangGraph 和 LangSmith 等工具，并将最终应用程序部署到 LangGraph Platform，构建了一个复杂的移动应用程序，可以适应个人用户的康复之旅。
使用 LangGraph 构建多智能体架构
OpenRecovery 选择在 LangGraph 之上构建多智能体系统有几个原因。首先，该团队在 LangGraph 中专门设置了节点，每个节点都针对康复过程的特定阶段（如步骤工作或恐惧清单）量身定制了提示。这确保了每个工作流程都针对其预期目的进行了精确调整。
LangGraph 的图结构支持跨智能体重用关键组件，包括共享状态内存、动态小样本专家提示和搜索工具。这保持了整个系统的一致性和效率。
LangGraph 还支持在同一对话中不同智能体之间平滑地切换上下文。用户可以在一般聊天和特定的康复工作之间无缝转换，从而创建更自然和引导式的体验。
最后，该架构具有高度可扩展性。通过利用 LangGraph Platform，OpenRecovery 确保其多智能体系统可以轻松扩展，以适应为各种康复阶段和心理健康支持而添加的新智能体，因为他们将业务扩展到 12 步计划之外。
部署到 LangGraph Platform 以实现快速迭代
OpenRecovery 选择将其应用程序部署在 LangGraph Platform 强大的基础设施上，并与其移动应用程序前端平滑集成。LangGraph Platform 易于使用的 API 也降低了管理智能体对话和状态的复杂性，使其非常适合 OpenRecovery 精简的工程团队。
LangGraph Platform 的一个关键优势是其对快速迭代的支持。OpenRecovery 团队可以在开箱即用的可视化工作室 LangGraph Studio 中快速调试其智能体交互，然后进行更新和修订，以满足用户不断变化的需求并整合新的康复方法。
人工参与循环以提高信任度和准确性
OpenRecovery 认识到戒瘾康复的敏感性，在其移动应用程序中加入了至关重要的人工参与循环功能。首先，AI 鼓励用户进行更深层次的内省，就像赞助人或治疗师一样提示用户。它可以衡量何时收集了足够的信息，并在需要时请求人工确认，以提高准确性和理解。
此外，用户可以编辑 AI 生成的摘要或表格，从而验证其个人信息的准确性并保持对其数据的控制。用户还可以用自然语言向智能体提供反馈，这有助于在整个康复过程中建立信任。
通过 LangSmith 进行协作开发和改进
在 LangSmith 上进行可观测性分层加速了 OpenRecovery 的开发过程，并增强了其测试的稳健性。
首先，该平台实现了协作式提示工程。非技术内容团队和戒瘾康复专家可以轻松地在 LangSmith 提示中心修改提示，在 Playground 中对其进行测试，并在 LangGraph Platform 上部署新的修订版本。OpenRecovery 团队还可以在 LangGraph Studio 中测试更改，使用跟踪日志来确保一切按预期运行。
LangSmith 帮助 OpenRecovery 团队识别故障点，例如当语言模型缺乏戒瘾康复支持所需的适当同理心时。这允许人工介入并进行关键纠正。
当 OpenRecovery 团队在调试跟踪时发现不令人满意的响应时，他们可以快速将新的小样本示例添加到 LangSmith 的数据集中，重新索引它，并测试
相同的问题以验证改进。这强制执行了持续改进的循环。
结论
通过利用 LangChain 的生态系统，OpenRecovery 开发了一个动态的、个性化的 AI 助手，用于戒瘾康复。他们的多智能体架构与人工参与循环功能相结合，使团队能够适应个人需求，同时提供康复支持必不可少的同理心。随着他们扩展产品并引入语音交互等新模式，OpenRecovery 将在提供专家级戒瘾康复指导方面产生有意义的影响。
要试用他们新的康复助手的 Beta 版本，请访问他们的网站或在您的 iPhone 或 Android 设备上下载 – 并留意他们本月晚些时候的公开发布。