LangGraph

LangGraph is een geavanceerde bibliotheek die is ontworpen voor het bouwen van stateful, multi-actor applicaties met behulp van Large Language Models (LLM’s). Ontwikkeld door LangChain Inc, breidt LangGraph de mogelijkheden van de LangChain-bibliotheek uit door cyclische computationele mogelijkheden te introduceren. Hierdoor kunnen complexe, agent-achtige gedragingen worden gecreëerd waarbij een LLM in een lus kan opereren en bij elke stap beslissingen kan nemen.

Wat is LangGraph?

LangGraph is een krachtig hulpmiddel waarmee ontwikkelaars ingewikkelde workflows kunnen maken met meerdere actoren en stappen. In tegenstelling tot traditionele Directed Acyclic Graphs (DAG’s) die in LangChain worden gebruikt, ondersteunt LangGraph cycli, waardoor het ideaal is voor applicaties die herhaalde besluitvorming en state management vereisen.

Belangrijke Concepten

Stateful Graph

Een stateful graph is het kernconcept van LangGraph. Elke node in de grafiek vertegenwoordigt een computationele stap, en de grafiek onderhoudt een status die wordt bijgewerkt naarmate de berekening vordert. Door deze stateful aard zijn meer dynamische en flexibele workflows mogelijk.

Nodes

Nodes zijn de fundamentele bouwstenen van een LangGraph. Elke node voert een specifieke functie of berekening uit, zoals het verwerken van input, het nemen van beslissingen of het communiceren met externe API’s.

Edges

Edges verbinden nodes en bepalen de stroom van berekeningen binnen de grafiek. LangGraph ondersteunt conditionele edges, waardoor de flow dynamisch kan veranderen op basis van de huidige status.

Belangrijkste Kenmerken

Cycli en Vertakkingen

LangGraph maakt de implementatie van lussen en conditionals in je applicaties mogelijk, wat zorgt voor meer flexibiliteit en controle over de berekeningsstroom.

Persistentie

Een van de opvallende kenmerken van LangGraph is de ingebouwde persistentie. Het slaat na elke stap automatisch de status op, waardoor herstel na fouten, human-in-the-loop workflows en zelfs ’time travel’ naar eerdere staten voor verschillende acties mogelijk is.

Human-in-the-Loop

LangGraph ondersteunt samenwerking tussen mens en agent door onderbrekingen in de uitvoering van de grafiek toe te staan. Gebruikers kunnen de volgende door de agent geplande actie goedkeuren of bewerken, wat zorgt voor meer controle en betrouwbaarheid.

Streaming Ondersteuning

Voor een betere gebruikerservaring biedt LangGraph native ondersteuning voor het streamen van outputs, zowel token-voor-token als voor tussenstappen, wat zorgt voor dynamische en interactieve gebruikersinteracties.

Integratie met LangChain

Hoewel LangGraph zelfstandig kan worden gebruikt, integreert het naadloos met LangChain en LangSmith, wat een compleet pakket biedt voor het bouwen en beheren van applicaties op basis van LLM’s.

Installatie

Om LangGraph te installeren, kun je het volgende commando gebruiken:

pip install -U langgraph

Voor de JavaScript-versie gebruik je:

npm install @langchain/langgraph

Gebruikstoepassingen

Agent- en Multi-Agent Workflows

LangGraph is ideaal voor het creëren van workflows waarbij meerdere agenten of actoren betrokken zijn, die elk specifieke taken uitvoeren en in onderlinge afstemming besluiten nemen.

Complexe Taakafhandeling

Dankzij LangGraph’s vermogen om cycli en state persistentie te ondersteunen, is het bijzonder geschikt voor applicaties die complexe besluitvorming en mechanismen voor herstel van fouten vereisen.

Samenwerking tussen Mens en Agent

Met ingebouwde ondersteuning voor human-in-the-loop interacties zorgt LangGraph ervoor dat agenten effectief kunnen samenwerken met menselijke gebruikers, waardoor het geschikt is voor toepassingen die hoge betrouwbaarheid en controle vereisen.