Apa itu LangGraph?

Langgraph: merevolusi pembangunan ejen AI dengan graf kitaran

Bidang kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat, dengan model bahasa yang membolehkan ejen AI melaksanakan tugas yang semakin kompleks. Walau bagaimanapun, infrastruktur sedia ada berjuang untuk mengikuti kemajuan ini. Masukkan Langgraph, perpustakaan terobosan yang direka untuk mengubah penciptaan ejen AI dan pelaksanaan runtime.

Pendekatan baru kepada ejen AI

Langgraph, yang dibina di atas Langchain, memudahkan perkembangan graf kitaran untuk agen AI berasaskan model bahasa (LLM). Tidak seperti model pelaksanaan linear, Langgraph mewakili objektif ejen dan aliran kerja sebagai topologi graf kitaran, membolehkan tingkah laku ejen yang boleh disesuaikan dan bernuansa. Komponen utama termasuk nod (mewakili fungsi atau item langchain yang boleh dilancarkan), tepi (menentukan pelaksanaan dan aliran data), dan grafik negara (menguruskan data berterusan merentasi kitaran pelaksanaan). Perpustakaan juga menyokong koordinasi multi-agen, yang membolehkan setiap ejen mengekalkan prompt, LLM, alat, dan kod tersuai sendiri dalam struktur graf bersatu. Penambahan yang ketara ialah pelaksana ejen sembang yang mewakili ejen Negeri sebagai senarai mesej, terutamanya bermanfaat untuk model berasaskan sembang moden.

Di luar pelaksanaan linear: Kelebihan Langgraph

Sebelum Langgraph, kelas pelaksana ejen Langchain, sementara fungsi, batasan yang dikenakan pada fleksibiliti dan penyesuaian runtime. Langgraph mengatasi batasan ini dengan menawarkan:

• Fleksibiliti yang dipertingkatkan: Menyediakan pemaju dengan kawalan yang lebih besar ke atas runtime ejen, membolehkan pelan tindakan peribadi dan proses membuat keputusan.
• Sokongan untuk penalaran kitaran: Model secara semulajadi pelaksanaan kitaran yang wujud dalam banyak aplikasi LLM yang kompleks, seperti penalaran rantai.
• Pengurusan Sistem Multi-Agen: Menguruskan dan menyelaras pelbagai agen autonomi dalam satu rangka kerja.
• Pengurusan Negeri yang teguh: Mengesan dan mengemas kini data negeri secara berkesan sepanjang pelaksanaan ejen.

Langgraph dalam Tindakan: Membina dan Menggunakan Ejen

Fungsi Langgraph bergantung pada nod, tepi, dan grafik negara. Antara muka mesra pengguna perpustakaan, dimodelkan selepas NetworkX, memudahkan pembangunan. Gambar rajah berikut menggambarkan operasinya:

Rajah ini menunjukkan nod (LLM, alat, dan lain -lain) sebagai bulatan atau rombus, dengan anak panah yang mewakili aliran data di antara mereka.

Proses membina ejen melibatkan alat penentuan (contohnya, akses API cuaca, carian web), mewujudkan nod dan tepi dalam graf yang berkesempatan, dan kemudian menyusun aliran kerja. Langgraph menyediakan ejen pra-dibina (seperti ejen React) dan membolehkan pembinaan ejen tersuai. Contohnya menunjukkan alat memanggil, memanfaatkan ejen pra-dibina, dan membina ejen tersuai menggunakan API Langgraph.

Aplikasi dunia nyata dan masa depan ejen AI

Langgraph mendapati aplikasi dalam pelbagai senario, dari penyelesaian masalah tunggal ke sistem pelbagai agen yang kompleks. Dalam khidmat pelanggan, contohnya, ejen berasingan dapat mengendalikan pemahaman pertanyaan, pengambilan maklumat, penjanaan tindak balas, dan jaminan kualiti, dengan Langgraph yang mengatur interaksi mereka.

Sebagai AI terus maju, kerangka seperti Langgraph adalah penting. Langgraph memberi kuasa kepada pemaju untuk membina agen AI yang canggih yang mampu mengendalikan tugas yang semakin kompleks, membuka jalan bagi aplikasi inovatif di pelbagai domain.

Ciri dan kesimpulan utama

Tawaran Langgraph:

• Runtime Agent yang disesuaikan
• Sokongan pelaksanaan kitaran
• Pengurusan negeri yang lebih baik
• Koordinasi multi-agen
• Integrasi Alat Fleksibel
• Aliran kawalan yang dipertingkatkan
• Sokongan ejen berasaskan sembang

Kesimpulannya, Langgraph mewakili lonjakan yang ketara ke hadapan dalam pembangunan ejen AI, yang menawarkan fleksibiliti dan kuasa yang tiada tandingannya. Ia memberi kuasa kepada pemaju untuk mewujudkan sistem AI yang canggih dan membuka kunci potensi penuh AI.

(Bahagian soalan yang sering ditanya masih tidak berubah kerana ia secara langsung menjawab soalan mengenai Langgraph.)

Atas ialah kandungan terperinci Apa itu LangGraph?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!