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技能 · 框架

LangGraph

以圖結構編排 AI agent 流程的框架。

2.6%
核心 AI 職缺提到
93
筆職缺
82
家公司
—
30 天變化 · 第二期起

哪些職位要求它

在該職位的職缺中，提到這個技能的比例。

  1. MLOps／平台工程師
    4 筆職缺
    10.5%
  2. LLM／NLP 工程師
    18 筆職缺
    10.3%
  3. AI 工程師
    64 筆職缺
    3.7%
  4. 資料科學家
    2 筆職缺
    1.3%
  5. 智慧製造／AOI
    1 筆職缺
    0.4%
  6. AI 產品／專案經理
    1 筆職缺
    0.3%

和它一起出現的技能

在提到 LangGraph 的職缺中，同時提到其他技能的比例。

  1. Python
    程式語言
    92.5%
  2. LLM
    LLM 應用
    90.3%
  3. AI Agents
    LLM 應用
    88.2%
  4. RAG
    LLM 應用
    75.3%
  5. LangChain
    框架
    73.1%
  6. Docker
    DevOps
    52.7%
  7. Prompt Engineering
    LLM 應用
    51.6%
  8. Git
    工具
    51.6%
  9. Vector Database
    資料庫
    49.5%
  10. System Architecture
    方法與流程
    48.4%
  11. Generative AI
    LLM 應用
    47.3%
  12. MCP
    LLM 應用
    41.9%

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    45
    48.4%
  2. 電子與硬體製造
    15
    16.1%
  3. 半導體
    7
    7.5%
  4. 其他製造業
    7
    7.5%
  5. 批發零售與電商
    5
    5.4%
  6. 專業服務
    3
    3.2%
  7. 金融與保險
    3
    3.2%
  8. 醫療與生技
    3
    3.2%
  9. 顧問與行銷服務
    2
    2.1%
  10. 餐旅與生活服務
    2
    2.1%
  11. 電信、媒體與數位內容
    1
    1.1%
地區
  1. 台北市
    48
    51.6%
  2. 新北市
    12
    12.9%
  3. 新竹市
    8
    8.6%
  4. 台中市
    8
    8.6%
  5. 桃園市
    5
    5.4%
  6. 高雄市
    5
    5.4%
  7. 新竹縣
    4
    4.3%
  8. 花蓮縣
    2
    2.1%
  9. 屏東縣
    1
    1.1%

這個數字從哪裡看出來

93 筆職缺中，各有多少筆是從雇主填的技能標籤、職稱、職務說明看出來的。一筆職缺可能同時有多種證據，所以三個數字相加會大於職缺數。

  1. 雇主技能標籤
    0
  2. 職稱
    0
  3. 職務說明
    93
這一頁的資料
資料日期
2026年9月11日
本期核心 AI 職缺
3,523
方法版本
2026.09.1

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