LangGraph

LangGraph je pokročilá knihovna navržená pro tvorbu stavových, víceaktérových aplikací využívajících velké jazykové modely (LLM). Vyvinutá společností LangChain Inc, LangGraph rozšiřuje schopnosti knihovny LangChain zavedením cyklických výpočetních možností. To umožňuje vytváření komplexních, agentních chování, kde může LLM pracovat ve smyčce a na každém kroku činit rozhodnutí.

Co je LangGraph?

LangGraph je výkonný nástroj, který umožňuje vývojářům tvořit propracovaná workflow zahrnující více aktérů a kroků. Na rozdíl od tradičních orientovaných acyklických grafů (DAG) používaných v LangChain podporuje LangGraph cykly, což jej činí ideálním pro aplikace, které vyžadují opakované rozhodování a správu stavu.

Klíčové pojmy

Stavový graf

Stavový graf je základním konceptem LangGraphu. Každý uzel v grafu představuje výpočetní krok a graf uchovává stav, který je aktualizován během výpočtu. Tato stavovost umožňuje dynamičtější a flexibilnější workflow.

Uzly

Uzel je základní stavební jednotkou LangGraphu. Každý uzel vykonává určitou funkci nebo výpočet, například zpracování vstupu, rozhodování nebo komunikaci s externími API.

Hrany

Hrany spojují uzly a určují tok výpočtu v grafu. LangGraph podporuje podmíněné hrany, což umožňuje dynamicky měnit tok dle aktuálního stavu.

Hlavní funkce

Cykly a větvení

LangGraph umožňuje implementovat smyčky a podmínky ve vašich aplikacích, což přináší větší flexibilitu a kontrolu nad výpočetním tokem.

Persistenci

Jednou z klíčových vlastností LangGraphu je vestavěná persistenci. Automaticky ukládá stav po každém kroku, což umožňuje obnovu po chybě, zapojení člověka do workflow nebo návrat do předchozích stavů pro jiné akce.

Human-in-the-Loop

LangGraph podporuje spolupráci člověka a agenta tím, že umožňuje přerušit vykonávání grafu. Uživatelé mohou schválit nebo upravit další akci plánovanou agentem, což zajišťuje lepší kontrolu a spolehlivost.

Podpora streamování

Pro lepší uživatelský zážitek obsahuje LangGraph nativní podporu streamovaných výstupů, ať už token po tokenu nebo pro mezikroky, což umožňuje dynamickou a interaktivní komunikaci s uživatelem.

Integrace s LangChain

I když lze LangGraph používat samostatně, bez problémů se integruje s LangChain a LangSmith, čímž poskytuje komplexní sadu pro tvorbu a správu aplikací na bázi LLM.

Instalace

Pro instalaci LangGraph použijte následující příkaz:

pip install -U langgraph

Pro JavaScript verzi použijte:

npm install @langchain/langgraph

Příklady použití

Agentní a multi-agentní workflow

LangGraph je ideální pro tvorbu workflow, která zahrnují více agentů nebo aktérů, z nichž každý vykonává specifické úkoly a činí rozhodnutí koordinovaně.

Řešení složitých úloh

Schopnost LangGraphu pracovat s cykly a persistencí stavu je ideální pro aplikace, které vyžadují komplexní rozhodování nebo mechanismy obnovy po chybách.

Spolupráce člověka a agenta

Díky vestavěné podpoře interakcí human-in-the-loop zajišťuje LangGraph efektivní spolupráci agentů s uživateli, což jej činí vhodným pro aplikace vyžadující vysokou spolehlivost a kontrolu.