LangGraph
LangGraph é uma ferramenta poderosa para criar fluxos de trabalho dinâmicos, com estado e múltiplos atores usando LLMs, suportando ciclos, ramificações, persistência e colaboração entre humanos e agentes.
LangGraph é uma biblioteca avançada projetada para construir aplicações com múltiplos atores e estado utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Desenvolvido pela LangChain Inc, o LangGraph estende as capacidades da biblioteca LangChain ao introduzir habilidades computacionais cíclicas. Isso permite a criação de comportamentos complexos, semelhantes a agentes, onde um LLM pode operar em um ciclo, tomando decisões a cada etapa.
O que é o LangGraph?
LangGraph é uma ferramenta poderosa que permite aos desenvolvedores criar fluxos de trabalho intrincados, envolvendo múltiplos atores e etapas. Diferente dos Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs) tradicionais usados no LangChain, o LangGraph suporta ciclos, tornando-o ideal para aplicações que requerem tomada de decisão repetida e gerenciamento de estado.
Conceitos Principais
Grafo com Estado
Um grafo com estado é o conceito central do LangGraph. Cada nó do grafo representa uma etapa computacional, e o grafo mantém um estado que é atualizado à medida que a computação avança. Essa natureza com estado permite fluxos de trabalho mais dinâmicos e flexíveis.
Nós
Os nós são os blocos fundamentais de construção de um LangGraph. Cada nó executa uma função ou computação específica, como processar entradas, tomar decisões ou interagir com APIs externas.
Arestas
As arestas conectam os nós e definem o fluxo de computação dentro do grafo. O LangGraph suporta arestas condicionais, permitindo que o fluxo mude dinamicamente com base no estado atual.
Principais Funcionalidades
Ciclos e Ramificações
O LangGraph permite a implementação de laços e condicionais em suas aplicações, proporcionando maior flexibilidade e controle sobre o fluxo das computações.
Persistência
Uma das funcionalidades de destaque do LangGraph é sua persistência integrada. Ele salva automaticamente o estado após cada etapa, possibilitando recuperação de erros, fluxos de trabalho humano-no-loop e até mesmo voltar para estados anteriores para realizar ações diferentes.
Humano-no-Loop
O LangGraph permite colaboração entre humanos e agentes ao possibilitar interrupções na execução do grafo. Usuários podem aprovar ou editar a próxima ação planejada pelo agente, garantindo mais controle e confiabilidade.
Suporte a Streaming
Para uma melhor experiência do usuário, o LangGraph inclui suporte nativo a saídas em streaming, tanto token por token quanto para etapas intermediárias, oferecendo interações dinâmicas e interativas.
Integração com o LangChain
Embora o LangGraph possa ser utilizado de forma independente, ele se integra perfeitamente com o LangChain e o LangSmith, oferecendo um conjunto completo para construção e gestão de aplicações baseadas em LLM.
Instalação
Para instalar o LangGraph, utilize o seguinte comando:
pip install -U langgraph
Para a versão JavaScript, use:
npm install @langchain/langgraph
Casos de Uso
Fluxos de Trabalho de Agentes e Multiagentes
O LangGraph é ideal para criar fluxos de trabalho que envolvem múltiplos agentes ou atores, cada um desempenhando tarefas específicas e tomando decisões de forma coordenada.
Tratamento de Tarefas Complexas
A capacidade do LangGraph de lidar com ciclos e persistência de estado o torna perfeito para aplicações que exigem tomada de decisão complexa e mecanismos de recuperação de erros.
Colaboração Humano-Agente
Com suporte integrado para interações humano-no-loop, o LangGraph garante que agentes possam colaborar de forma eficaz com usuários humanos, tornando-o adequado para aplicações que exigem alta confiabilidade e controle.
Perguntas frequentes
- O que é o LangGraph?
LangGraph é uma biblioteca desenvolvida pela LangChain Inc para construir aplicações com múltiplos atores e estado usando LLMs. Ela introduz capacidades computacionais cíclicas, permitindo fluxos de trabalho complexos e comportamentos semelhantes a agentes.
- Como o LangGraph difere do LangChain?
Enquanto o LangChain é baseado em Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs), o LangGraph suporta ciclos, persistência e uma gestão de estado mais dinâmica, tornando-o adequado para fluxos de trabalho iterativos e complexos.
- Quais são as principais características do LangGraph?
As principais características incluem ciclos e ramificações, persistência de estado, suporte a humano-no-loop, saídas em streaming e integração sem interrupções com o LangChain e o LangSmith.
- Quem deve usar o LangGraph?
O LangGraph é ideal para desenvolvedores que constroem fluxos de trabalho avançados de IA, especialmente aqueles que exigem coordenação entre múltiplos agentes, colaboração humano-agente e recuperação robusta de erros.
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