LangGraph: Разработка AI-агентов на основе LLM — руководство по созданию

LangGraph — это фреймворк, предназначенный для разработки сложных AI-агентов на базе больших языковых моделей (LLM). В отличие от последовательных цепочек (chains) в Langchain, LangGraph позволяет определять циклические и многошаговые workflows.

Это критически важно для создания агентов, способных к самоанализу, коррекции ошибок и адаптации к изменяющимся обстоятельствам. Он предоставляет возможность описывать поведение агента в виде графа состояний, где узлы графа представляют собой отдельные шаги или инструменты, а ребра — переходы между ними, определяемые логикой принятия решений.

Преимущества использования LangGraph по сравнению с традиционными подходами

Традиционные подходы к созданию AI-агентов часто ограничиваются линейными или древовидными структурами. LangGraph предлагает гибкость и контроль, необходимые для более сложных сценариев:

• Более выразительное моделирование поведения: Возможность создавать циклы и сложные условные переходы позволяет агенту адаптироваться к разным ситуациям.
• Параллельное выполнение задач: LangGraph поддерживает параллельное выполнение нескольких ветвей графа, что значительно ускоряет работу агента.
• Улучшенная отлаживаемость и мониторинг: Графическое представление workflow облегчает отладку и анализ поведения агента.
• Многоагентные системы: LangGraph упрощает создание систем, в которых несколько агентов взаимодействуют друг с другом.

Обзор ключевых концепций и терминологии LangGraph

• Graph: Основная структура, описывающая workflow агента. Состоит из узлов и ребер.
• Nodes (Узлы): Представляют собой отдельные шаги или инструменты, выполняющие конкретные задачи (например, вызов LLM, поиск в интернете, сохранение данных). Обычно это функции, принимающие состояние агента и возвращающие его обновленное состояние.
• Edges (Ребра): Определяют переходы между узлами. Могут быть условными (определяемыми функциями) или безусловными.
• State (Состояние): Представляет собой данные, которые агент хранит и обновляет в процессе работы. Состояние передается между узлами.
• Workflow: Последовательность шагов, выполняемых агентом в соответствии с определенным графом.

Пошаговое руководство по созданию AI-агента с использованием LangGraph

Установка и настройка LangGraph: Подготовка к разработке

Установите LangGraph и Langchain с помощью pip:

pip install langgraph langchain

Установите необходимые LLM providers. Например, OpenAI:

pip install openai

Настройте переменные окружения, указав API key:

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

Определение состояния агента и логики переходов

Определите структуру данных, которая будет представлять состояние вашего агента. Например:

from typing import TypedDict, List

class AgentState(TypedDict):
    """Состояние агента, содержащее историю сообщений и текущий поисковый запрос."""
    messages: List[dict]
    search_query: str | None

Определите функции, которые будут определять логику переходов между узлами графа. Эти функции должны принимать текущее состояние агента и возвращать имя следующего узла.

def should_search(state: AgentState) -> str:
    """Решает, нужно ли выполнить поиск на основе текущего состояния."""
    messages = state['messages']
    last_message = messages[-1]['content']
    if "поиск" in last_message.lower():
        return "search"
    else:
        return "generate"

Интеграция LLM в граф агента: Использование Langchain и других инструментов

Используйте ChatPromptTemplate и ChatOpenAI из Langchain для создания LLM-узлов:

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough

model = ChatOpenAI(temperature=0.7)

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""Вы - полезный AI-ассистент. Ответьте на вопрос: {input}""")

llm_node = ({"input": lambda x: x['messages'][-1]['content']} | prompt | model)

Реализация узлов (nodes) для выполнения конкретных задач

Создайте функции, которые будут выполнять конкретные задачи в каждом узле графа. Например, узел для поиска информации в интернете:

from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun

def search_internet(state: AgentState) -> AgentState:
    """Выполняет поиск в интернете на основе поискового запроса."""
    search_query = state['search_query']
    search = DuckDuckGoSearchRun()
    search_results = search.run(search_query)
    state['messages'].append({"role": "assistant", "content": f"Результаты поиска: {search_results}"}) 
    return state

Продвинутые техники LangGraph для повышения производительности AI-агентов

Параллельное выполнение задач и оптимизация графа

LangGraph позволяет определять параллельные ветви выполнения, что может значительно ускорить обработку сложных запросов. Используйте ParallelGroup для определения параллельных узлов. Оптимизируйте граф, избегая избыточных вызовов LLM и используя кэширование результатов.

Механизмы обратной связи и адаптивное обучение

Реализуйте механизмы обратной связи, позволяющие агенту учиться на своих ошибках. Это может быть реализовано с помощью дополнительных узлов, анализирующих результаты работы агента и корректирующих его поведение. Используйте техники reinforcement learning для автоматической оптимизации параметров агента.

Обработка ошибок и обеспечение надежности агента

Обрабатывайте исключения и ошибки в каждом узле графа. Реализуйте механизмы повторных попыток (retries) для повышения надежности. Используйте логирование для отслеживания поведения агента и диагностики проблем.

Бесплатные ресурсы и загрузки для начала работы с LangGraph

Обзор доступных бесплатных руководств, документации и примеров кода

• Официальная документация Langchain: Содержит подробное описание API LangGraph и примеры использования.
• Репозиторий Langchain на GitHub: Здесь можно найти исходный код LangGraph, примеры и тесты.
• Блоги и статьи: Многие разработчики делятся своим опытом работы с LangGraph в блогах и статьях.

Где скачать LangGraph и необходимые библиотеки

LangGraph устанавливается через pip, как описано выше:

pip install langgraph

Убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости, такие как Langchain и API-клиенты для используемых LLM.

Сообщество LangGraph: Форумы, каналы и группы поддержки

• Discord-сервер Langchain: Здесь можно задать вопросы и получить помощь от других пользователей LangGraph.
• GitHub Discussions: Используйте GitHub Discussions для обсуждения вопросов, связанных с разработкой и использованием LangGraph.
• Stack Overflow: Задавайте вопросы на Stack Overflow, используя тег langchain или langgraph.

Примеры использования LangGraph: От простых до сложных AI-агентов

Создание чат-бота с использованием LangGraph

Простой чат-бот, использующий LangGraph, может состоять из двух узлов: один для получения ввода пользователя, а другой — для генерации ответа с помощью LLM. Граф может содержать цикл, позволяющий боту вести беседу.

Разработка агента для автоматизации маркетинговых задач

Агент для автоматизации маркетинговых задач может использовать LangGraph для выполнения следующих шагов: сбор данных о клиентах, анализ данных, генерация маркетинговых сообщений, рассылка сообщений, отслеживание результатов.

Примеры проектов с открытым исходным кодом, использующих LangGraph

Поиск на GitHub по запросу «langgraph» может выявить проекты с открытым исходным кодом, демонстрирующие использование LangGraph в различных сценариях. Анализ этих проектов может быть полезен для изучения лучших практик и получения вдохновения.