LangGraph

LangGraph è una libreria avanzata progettata per creare applicazioni stateful e multi-attore utilizzando Large Language Models (LLM). Sviluppata da LangChain Inc, LangGraph estende le capacità della libreria LangChain introducendo funzionalità computazionali cicliche. Questo consente la creazione di comportamenti complessi simili ad agenti, dove un LLM può operare in un ciclo, prendendo decisioni a ogni passaggio.

Cos’è LangGraph?

LangGraph è uno strumento potente che consente agli sviluppatori di creare workflow intricati che coinvolgono più attori e passaggi. A differenza dei tradizionali Grafi Aciclici Diretti (DAG) utilizzati in LangChain, LangGraph supporta i cicli, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono decisioni ripetute e gestione dello stato.

Concetti Chiave

Grafo Stateful

Un grafo stateful è il concetto centrale di LangGraph. Ogni nodo del grafo rappresenta un passaggio computazionale e il grafo mantiene uno stato che viene aggiornato man mano che la computazione prosegue. Questa natura stateful consente workflow più dinamici e flessibili.

Nodi

I nodi sono i mattoni fondamentali di un LangGraph. Ogni nodo esegue una funzione o computazione specifica, come l’elaborazione degli input, la presa di decisioni o l’interazione con API esterne.

Archi

Gli archi collegano i nodi e definiscono il flusso della computazione all’interno del grafo. LangGraph supporta archi condizionali, consentendo di modificare dinamicamente il flusso in base allo stato corrente.

Caratteristiche Principali

Cicli e Ramificazioni

LangGraph consente l’implementazione di cicli e condizioni all’interno delle applicazioni, offrendo maggiore flessibilità e controllo sul flusso delle computazioni.

Persistenza

Una delle caratteristiche distintive di LangGraph è la persistenza integrata. Salva automaticamente lo stato dopo ogni passaggio, abilitando il recupero dagli errori, workflow human-in-the-loop e anche il “viaggio nel tempo” verso stati precedenti per azioni differenti.

Human-in-the-Loop

LangGraph supporta la collaborazione uomo-agente permettendo interruzioni nell’esecuzione del grafo. Gli utenti possono approvare o modificare la prossima azione pianificata dall’agente, garantendo maggiore controllo e affidabilità.

Supporto Streaming

Per una migliore esperienza utente, LangGraph include il supporto nativo per output in streaming, sia token per token che per i passaggi intermedi, offrendo interazioni dinamiche e interattive.

Integrazione con LangChain

Sebbene LangGraph possa essere utilizzato indipendentemente, si integra perfettamente con LangChain e LangSmith, offrendo una suite completa per la creazione e gestione di applicazioni basate su LLM.

Installazione

Per installare LangGraph puoi utilizzare il seguente comando:

pip install -U langgraph

Per la versione JavaScript, usa:

npm install @langchain/langgraph

Casi d’Uso

Workflow Agente e Multi-Agente

LangGraph è ideale per creare workflow che coinvolgono più agenti o attori, ciascuno dei quali esegue compiti specifici e prende decisioni in modo coordinato.

Gestione di Compiti Complessi

La capacità di LangGraph di gestire cicli e la persistenza dello stato lo rende perfetto per applicazioni che richiedono processi decisionali complessi e meccanismi di recupero dagli errori.

Collaborazione Uomo-Agente

Con il supporto integrato per interazioni human-in-the-loop, LangGraph garantisce che gli agenti possano collaborare efficacemente con utenti umani, rendendolo adatto ad applicazioni che richiedono alta affidabilità e controllo.