LangGraph

LangGraph est une bibliothèque avancée conçue pour créer des applications à états et multi-acteurs utilisant des modèles de langage de grande taille (LLMs). Développée par LangChain Inc, LangGraph étend les capacités de la bibliothèque LangChain en introduisant des capacités computationnelles cycliques. Cela permet la création de comportements complexes de type agent, dans lesquels un LLM peut fonctionner en boucle et prendre des décisions à chaque étape.

Qu’est-ce que LangGraph ?

LangGraph est un outil puissant qui permet aux développeurs de créer des workflows complexes impliquant plusieurs acteurs et étapes. Contrairement aux graphes orientés acycliques traditionnels (DAGs) utilisés dans LangChain, LangGraph prend en charge les cycles, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant des prises de décision répétées et une gestion d’état.

Concepts clés

Graphe à états

Un graphe à états est le concept central de LangGraph. Chaque nœud du graphe représente une étape computationnelle, et le graphe maintient un état qui est mis à jour au fur et à mesure de la progression du calcul. Cette nature à états permet des workflows plus dynamiques et flexibles.

Nœuds

Les nœuds sont les blocs fondamentaux d’un LangGraph. Chaque nœud réalise une fonction ou un calcul spécifique, comme le traitement d’une entrée, la prise de décision ou l’interaction avec des API externes.

Arêtes

Les arêtes relient les nœuds et définissent le flux de calcul au sein du graphe. LangGraph prend en charge les arêtes conditionnelles, permettant au flux de changer dynamiquement en fonction de l’état actuel.

Fonctionnalités principales

Cycles et branches

LangGraph permet la mise en place de boucles et de conditionnels dans vos applications, offrant une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle sur le flux des calculs.

Persistance

L’une des fonctionnalités remarquables de LangGraph est sa persistance intégrée. L’état est automatiquement sauvegardé après chaque étape, ce qui permet la récupération après erreur, les workflows humain-dans-la-boucle, et même le retour à des états précédents pour différentes actions.

Humain-dans-la-boucle

LangGraph prend en charge la collaboration humain-agent en permettant des interruptions dans l’exécution du graphe. Les utilisateurs peuvent approuver ou modifier la prochaine action prévue par l’agent, assurant ainsi un meilleur contrôle et une plus grande fiabilité.

Support du streaming

Pour une meilleure expérience utilisateur, LangGraph inclut un support natif du streaming des sorties, à la fois token par token et pour les étapes intermédiaires, offrant des interactions utilisateurs dynamiques et interactives.

Intégration avec LangChain

Bien que LangGraph puisse être utilisé de façon autonome, il s’intègre de manière transparente avec LangChain et LangSmith, offrant une suite complète pour construire et gérer des applications basées sur les LLMs.

Installation

Pour installer LangGraph, vous pouvez utiliser la commande suivante :

pip install -U langgraph

Pour la version JavaScript, utilisez :

npm install @langchain/langgraph

Cas d’utilisation

Workflows agent et multi-agents

LangGraph est idéal pour créer des workflows impliquant plusieurs agents ou acteurs, chacun réalisant des tâches spécifiques et prenant des décisions de manière coordonnée.

Prise en charge de tâches complexes

La capacité de LangGraph à gérer les cycles et la persistance d’état le rend parfait pour les applications nécessitant des prises de décision complexes et des mécanismes de récupération d’erreur.

Collaboration humain-agent

Avec son support intégré pour les interactions humain-dans-la-boucle, LangGraph garantit que les agents peuvent collaborer efficacement avec les utilisateurs humains, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant une grande fiabilité et un contrôle accru.