LangGraph

LangGraph es una biblioteca avanzada diseñada para construir aplicaciones con estado y múltiples actores utilizando Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs). Desarrollada por LangChain Inc, LangGraph amplía las capacidades de la biblioteca LangChain al introducir habilidades computacionales cíclicas. Esto permite la creación de comportamientos complejos similares a los de un agente, donde un LLM puede operar en bucle, tomando decisiones en cada paso.

¿Qué es LangGraph?

LangGraph es una herramienta potente que permite a los desarrolladores crear flujos de trabajo intrincados que involucran múltiples actores y pasos. A diferencia de los Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs) tradicionales usados en LangChain, LangGraph admite ciclos, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren toma de decisiones repetidas y gestión de estado.

Conceptos Clave

Grafo con Estado

Un grafo con estado es el concepto principal de LangGraph. Cada nodo en el grafo representa un paso computacional, y el grafo mantiene un estado que se actualiza a medida que avanza el cómputo. Esta naturaleza con estado permite flujos de trabajo más dinámicos y flexibles.

Nodos

Los nodos son los bloques fundamentales de un LangGraph. Cada nodo realiza una función o cómputo específico, como procesar entradas, tomar decisiones o interactuar con APIs externas.

Aristas

Las aristas conectan los nodos y definen el flujo de cómputo dentro del grafo. LangGraph admite aristas condicionales, permitiendo que el flujo cambie dinámicamente según el estado actual.

Características Clave

Ciclos y Ramificación

LangGraph permite la implementación de bucles y condicionales dentro de tus aplicaciones, proporcionando mayor flexibilidad y control sobre el flujo de los cómputos.

Persistencia

Una de las características más destacadas de LangGraph es su persistencia integrada. Guarda automáticamente el estado después de cada paso, permitiendo la recuperación ante errores, flujos de trabajo con humanos en el ciclo e incluso viajar en el tiempo a estados anteriores para realizar distintas acciones.

Humano-en-el-Bucle

LangGraph admite la colaboración humano-agente permitiendo interrupciones en la ejecución del grafo. Los usuarios pueden aprobar o editar la siguiente acción planeada por el agente, asegurando un mejor control y confiabilidad.

Soporte para Streaming

Para una mejor experiencia de usuario, LangGraph incluye soporte nativo para salidas en streaming, tanto token por token como para pasos intermedios, ofreciendo interacciones dinámicas e interactivas.

Integración con LangChain

Aunque LangGraph puede usarse de manera independiente, se integra perfectamente con LangChain y LangSmith, proporcionando un conjunto completo para crear y gestionar aplicaciones basadas en LLM.

Instalación

Para instalar LangGraph, puedes usar el siguiente comando:

pip install -U langgraph

Para la versión de JavaScript, usa:

npm install @langchain/langgraph

Casos de Uso

Flujos de Trabajo de Agentes y Multi-Agentes

LangGraph es ideal para crear flujos de trabajo que involucran múltiples agentes o actores, cada uno realizando tareas específicas y tomando decisiones de manera coordinada.

Manejo de Tareas Complejas

La capacidad de LangGraph para manejar ciclos y persistencia de estado lo hace perfecto para aplicaciones que requieren una toma de decisiones compleja y mecanismos de recuperación ante errores.

Colaboración Humano-Agente

Con soporte integrado para interacciones humano-en-el-bucle, LangGraph asegura que los agentes puedan colaborar eficazmente con usuarios humanos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren alta confiabilidad y control.