LangGraph

LangGraph ist eine fortschrittliche Bibliothek, die für den Aufbau zustandsbehafteter, multi-aktiver Anwendungen mit Large Language Models (LLMs) entwickelt wurde. Entwickelt von LangChain Inc, erweitert LangGraph die Fähigkeiten der LangChain-Bibliothek durch die Einführung zyklischer Rechenfähigkeiten. Dadurch können komplexe, agentenähnliche Verhaltensweisen geschaffen werden, bei denen ein LLM in einer Schleife agiert und bei jedem Schritt Entscheidungen trifft.

Was ist LangGraph?

LangGraph ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Entwicklern ermöglicht, komplexe Workflows mit mehreren Akteuren und Schritten zu erstellen. Im Gegensatz zu traditionellen gerichteten azyklischen Graphen (DAGs), die in LangChain verwendet werden, unterstützt LangGraph Zyklen und ist damit ideal für Anwendungen, die wiederholte Entscheidungsfindung und Zustandsmanagement erfordern.

Zentrale Konzepte

Zustandsbehafteter Graph

Ein zustandsbehafteter Graph ist das Kernkonzept von LangGraph. Jeder Knoten im Graphen stellt einen Berechnungsschritt dar, und der Graph verwaltet einen Zustand, der während der Ausführung aktualisiert wird. Diese zustandsbehaftete Natur ermöglicht dynamischere und flexiblere Workflows.

Knoten

Knoten sind die grundlegenden Bausteine eines LangGraph. Jeder Knoten erfüllt eine bestimmte Funktion oder Berechnung, wie etwa die Verarbeitung von Eingaben, das Treffen von Entscheidungen oder die Interaktion mit externen APIs.

Kanten

Kanten verbinden Knoten und definieren den Ablauf der Berechnungen im Graphen. LangGraph unterstützt bedingte Kanten, sodass die Flussrichtung dynamisch basierend auf dem aktuellen Zustand verändert werden kann.

Hauptmerkmale

Zyklen und Verzweigungen

LangGraph ermöglicht die Implementierung von Schleifen und Bedingungen innerhalb deiner Anwendungen und bietet so mehr Flexibilität und Kontrolle über den Ablauf der Berechnung.

Persistenz

Eines der herausragenden Merkmale von LangGraph ist die eingebaute Persistenz. Der Zustand wird nach jedem Schritt automatisch gespeichert, was Fehlerbehebung, Human-in-the-Loop-Workflows und sogar „Time Travel“ zu vorherigen Zuständen für verschiedene Aktionen ermöglicht.

Human-in-the-Loop

LangGraph unterstützt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent, indem Unterbrechungen im Graphenablauf ermöglicht werden. Nutzer können die nächste vom Agenten geplante Aktion genehmigen oder bearbeiten, was für bessere Kontrolle und Zuverlässigkeit sorgt.

Streaming-Unterstützung

Für ein besseres Nutzererlebnis bietet LangGraph native Unterstützung für Streaming-Ausgaben, sowohl tokenweise als auch für Zwischenschritte, und ermöglicht so dynamische und interaktive Benutzerinteraktionen.

Integration mit LangChain

LangGraph kann zwar eigenständig verwendet werden, lässt sich aber nahtlos mit LangChain und LangSmith integrieren und bietet so eine umfassende Suite zum Aufbau und Management von LLM-basierten Anwendungen.

Installation

Um LangGraph zu installieren, verwende folgenden Befehl:

pip install -U langgraph

Für die JavaScript-Version verwende:

npm install @langchain/langgraph

Anwendungsfälle

Agenten- und Multi-Agenten-Workflows

LangGraph ist ideal für die Erstellung von Workflows, die mehrere Agenten oder Akteure umfassen, wobei jeder bestimmte Aufgaben übernimmt und koordinierte Entscheidungen trifft.

Komplexe Aufgabenbearbeitung

Durch die Fähigkeit, Zyklen und Zustandspersistenz zu unterstützen, eignet sich LangGraph perfekt für Anwendungen, die komplexe Entscheidungsfindung und Mechanismen zur Fehlerbehebung erfordern.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent

Mit der integrierten Unterstützung für Human-in-the-Loop-Interaktionen sorgt LangGraph dafür, dass Agenten effektiv mit menschlichen Nutzern zusammenarbeiten können, was es für Anwendungen mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Kontrolle besonders geeignet macht.