Qu'est-ce que Langgraph?

Langgraph: révolutionner le développement des agents d'IA avec des graphiques cycliques

Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, avec des modèles de langue permettant aux agents de l'IA d'effectuer des tâches de plus en plus complexes. Cependant, les infrastructures existantes ont du mal à suivre le rythme de ces progrès. Entrez Langgraph, une bibliothèque révolutionnaire conçue pour transformer la création d'agents AI et l'exécution d'exécution.

Une nouvelle approche des agents d'IA

Langgraph, construit sur Langchain, facilite le développement de graphiques cycliques pour les agents AI basés sur le modèle grand langage (LLM). Contrairement aux modèles d'exécution linéaire, Langgraph représente les objectifs d'agent et les workflows en tant que topologies de graphe cyclique, permettant un comportement d'agent plus adaptable et nuancé. Les composants clés incluent les nœuds (représentant des fonctions ou les éléments de Langchain à exécuter), les bords (définissant l'exécution et le flux de données) et les graphiques avec état (gérant des données persistantes entre les cycles d'exécution). La bibliothèque prend même en charge la coordination multi-agents, permettant à chaque agent de maintenir sa propre invite, LLM, outils et code personnalisé dans une structure de graphe unifiée. Un ajout notable est un exécuteur d'agent de chat qui représente l'agent State comme une liste de messages, particulièrement bénéfique pour les modèles modernes basés sur le chat.

Au-delà de l'exécution linéaire: les avantages de Langgraph

Avant Langgraph, la classe d'agent exécuteur de Langchain, bien que fonctionnel, a imposé des limitations à la flexibilité et à la personnalisation d'exécution. Langgraph surmonte ces limites en offrant:

• Flexibilité améliorée: offre aux développeurs un plus grand contrôle sur l'exécution des agents, permettant des plans d'action personnalisés et des processus de prise de décision.
• Support au raisonnement cyclique: modélise naturellement l'exécution cyclique inhérente dans de nombreuses applications LLM complexes, telles que le raisonnement en chaîne de pensées.
• Gestion du système multi-agents: gère et coordonne efficacement plusieurs agents autonomes dans un seul cadre.
• Gestion de l'État robuste: suit et met à jour efficacement les données de l'état tout au long de l'exécution de l'agent.

Langgraph en action: construire et utiliser des agents

La fonctionnalité de Langgraph repose sur les nœuds, les bords et les graphiques avec état. L'interface conviviale de la bibliothèque, modélisée après NetworkX, simplifie le développement. Le diagramme suivant illustre son fonctionnement:

Le diagramme montre les nœuds (LLM, outils, etc.) comme cercles ou rhombus, avec des flèches représentant le flux de données entre eux.

Le processus de création d'un agent implique de définir des outils (par exemple, l'accès à l'API météorologique, la recherche Web), la création de nœuds et de bords dans un graphique avec état, puis de compiler le flux de travail. Langgraph fournit des agents pré-construits (comme l'agent React) et permet la construction d'agents personnalisés. Des exemples démontrent l'appel d'outils, tirant parti des agents prédéfinis et créant des agents personnalisés à l'aide de l'API de Langgraph.

Applications du monde réel et l'avenir des agents de l'IA

Langgraph trouve des applications dans divers scénarios, de la résolution de problèmes à agent unique aux systèmes multi-agents complexes. Dans le service client, par exemple, des agents séparés pourraient gérer la compréhension des requêtes, la recherche d'informations, la génération de réponse et l'assurance qualité, avec Langgraph orchestrant leur interaction.

Alors que l'IA continue d'avancer, des cadres comme Langgraph sont cruciaux. Langgraph permet aux développeurs de construire des agents d'IA sophistiqués capables de gérer des tâches de plus en plus complexes, ouvrant la voie à des applications innovantes dans divers domaines.

Caractéristiques clés et conclusion

Offres Langgraph:

• Agent personnalisable Runtime
• Prise en charge de l'exécution cyclique
• Amélioration de la gestion de l'État
• Coordination multi-agents
• Intégration d'outils flexibles
• Flux de contrôle amélioré
• Prise en charge de l'agent basé sur le chat

En conclusion, Langgraph représente un bond en avant significatif dans le développement d'agents AI, offrant une flexibilité et une puissance inégalées. Il permet aux développeurs de créer des systèmes d'IA sophistiqués et de débloquer le plein potentiel de l'IA.

(La section des questions fréquemment posées reste largement inchangée car elle répond directement aux questions sur Langgraph.)

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