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LangGraph ist ein Python-Framework, das für den Aufbau zustandsbehafteter KI-Workflows mit graphenbasierten Strukturen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu linearen Tools LangGraph ermöglicht die dynamische Anpassung von Workflows an Bedingungen, Ergebnisse oder Benutzereingaben. Zu den herausragenden Funktionen gehören persistentes Statusmanagement, Multi-Agent-Koordination und integrierte Unterstützung für menschliche Überwachung. Diese Funktionen machen es ideal für die Erstellung fortschrittlicher Anwendungen wie Chatbots, kollaborative Systeme und bedingte Workflows.
LangGraph vereinfacht komplexe Aufgaben wie die Aufrechterhaltung des Gesprächskontexts oder die Integration externer Tools. Ein mit LangGraph erstellter Chatbot kann beispielsweise den Benutzerverlauf verfolgen, Probleme an menschliche Agenten weiterleiten und Antworten basierend auf dem gespeicherten Kontext generieren. Durch den graphenbasierten Ansatz können Entwickler Workflows entwerfen, die Verzweigungen, Schleifen und Fehlerbehebung effizient handhaben.
Für diejenigen, die eine Low-Code-Alternative suchen, Latenknoten bietet eine Visual-First-Plattform, die viele der Prinzipien von LangGraph integriert und die Workflow-Erstellung auch für Benutzer ohne umfangreiche Programmiererfahrung zugänglich macht. Mit Latenode können Sie Workflows visuell gestalten, Status verwalten und über 200 KI-Modelle nahtlos integrieren. Ob Sie Chatbots erstellen, Genehmigungen automatisieren oder Multi-Agent-Aufgaben koordinieren – Tools wie LangGraph und Latenode bieten praktische, auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösungen.
LangGraph ist ein Python-Framework, das die Workflow-Automatisierung optimieren soll, angefangen bei der Grundeinrichtung bis hin zur Erstellung komplexer, anpassbarer Systeme.
Um mit LangGraph zu beginnen, müssen Sie zunächst Ihre Umgebung einrichten. Erstellen Sie zunächst eine dedizierte virtuelle Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren und Konflikte zu vermeiden. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus:
python -m venv venv
source venv/bin/activate # For macOS/Linux
# venv\Scripts\activate # For Windows
Sobald die virtuelle Umgebung aktiviert ist, installieren Sie LangGraph über pip:
pip install -U langgraph
Sie können die Installation bestätigen, indem Sie die Bibliothek in ein Python REPL importieren:
import langgraph
LangGraph erfordert häufig zusätzliche Abhängigkeiten für die Integration mit Sprachmodellen oder externen Tools. Zum Beispiel:
langchain-openai für OpenAI Modelle.langchain[anthropic] für Claude Integration.tavily-python für Websuchfunktionen [2][1][3][4].Um API-Schlüssel sicher zu verwalten, speichern Sie sie in Umgebungsvariablen. Legen Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel beispielsweise wie folgt fest:
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
Unter Windows ersetzen export mit set. Diese Schlüssel ermöglichen LangGraph die Interaktion mit externen Diensten während der Workflow-Ausführung [2][1][3][4].
Wenn die Umgebung bereit ist und LangGraph installiert ist, können Sie Ihren ersten Workflow erstellen.
LangGraph-Workflows drehen sich um die Definition und Verwaltung von Zuständen unter Verwendung von Pythons TypedDict für typsichere Datenverarbeitung. Hier ist ein einfaches Beispiel für den Einstieg:
from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
class GraphState(TypedDict):
message: str
count: int
Workflow-Operationen sind in Knoten gekapselt, die den aktuellen Status verarbeiten und Aktualisierungen als Wörterbücher zurückgeben. Jeder Knoten konzentriert sich auf eine bestimmte Aufgabe und behält dabei den Gesamtstatus bei:
def greeting_node(state: GraphState):
return {"message": f"Hello! Processing item {state['count']}"}
def counter_node(state: GraphState):
return {"count": state["count"] + 1}
Als nächstes initialisieren Sie ein StateGraph, fügen Sie Knoten hinzu und definieren Sie die Ausführungsreihenfolge mithilfe von Kanten:
# Initialize the graph with state schema
workflow = StateGraph(GraphState)
# Add nodes to the graph
workflow.add_node("greeting", greeting_node)
workflow.add_node("counter", counter_node)
# Define execution flow
workflow.add_edge(START, "greeting")
workflow.add_edge("greeting", "counter")
workflow.add_edge("counter", END)
# Compile the graph
app = workflow.compile()
Um das Diagramm auszuführen, geben Sie einen Anfangszustand an und rufen Sie die kompilierte Anwendung auf:
initial_state = {"message": "", "count": 0}
result = app.invoke(initial_state)
print(result) # {'message': 'Hello! Processing item 0', 'count': 1}
Dieses Beispiel veranschaulicht die Kernkonzepte von LangGraph. Von hier aus können Sie zu komplexeren Workflows übergehen.
Die Zustandsverwaltung in LangGraph geht über die einfache Datenübertragung hinaus. Sie gewährleistet einen dauerhaften, typisierten Zustand während des gesamten Workflows und ermöglicht so eine nahtlose Koordination zwischen Vorgängen.
Im Gegensatz zu zustandslosen Systemen, die zwischen den Schritten den Kontext verlieren, behält LangGraph den Status über den gesamten Workflow-Lebenszyklus hinweg bei. Diese Funktion ist besonders nützlich für Anwendungen wie Konversations-KI oder mehrstufige Prozesse. So können Sie beispielsweise den Kontext einer Konversation mit einem TypedDict:
class ConversationState(TypedDict):
messages: list
user_id: str
context: dict
def add_message_node(state: ConversationState):
new_message = {"role": "assistant", "content": "How can I help?"}
return {"messages": state["messages"] + [new_message]}
Wenn ein Knoten den Status aktualisiert, führt LangGraph die Änderungen mit den vorhandenen Daten zusammen. In diesem Beispiel messages Liste wird aktualisiert, während user_id und context bleiben unverändert.
Die Statusvalidierung ist in das Framework integriert und verwendet TypedDict-Schemas, um Typabweichungen zur Laufzeit zu erkennen. Dieser Ansatz hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen, spart Debugging-Zeit und verbessert die Zuverlässigkeit.
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, bietet LangGraph erweiterte Muster zur Handhabung komplexer Szenarien wie bedingter Verzweigung, Schleifen, Fehlerbehandlung und Human-in-the-Loop-Workflows.
Bedingte Verzweigung
Sie können dynamische Workflows erstellen, die sich an die jeweiligen Statusbedingungen anpassen. Beispiel:
def should_escalate(state: ConversationState):
if state.get("confidence_score", 0) < 0.7:
return "human_agent"
return "ai_response"
workflow.add_conditional_edges(
"analyze_query",
should_escalate,
{"human_agent": "escalate", "ai_response": "respond"}
)
Zyklische Flüsse
Workflows können für iterative Verarbeitung oder Wiederholungsversuche zu vorherigen Knoten zurückkehren. Dies ist nützlich für Aufgaben, die mehrere Versuche erfordern:
def check_quality(state: TaskState):
if state["attempts"] < 3 and state["quality_score"] < 0.8:
return "retry"
return "complete"
workflow.add_conditional_edges(
"quality_check",
check_quality,
{"retry": "process_task", "complete": END}
)
Human-in-the-Loop-Workflows
Integrieren Sie an wichtigen Entscheidungspunkten menschliche Kontrolle. Zum Beispiel:
workflow.add_node("human_approval", human_approval_node)
workflow.add_edge("generate_response", "human_approval")
workflow.add_conditional_edges(
"human_approval",
lambda state: "approved" if state["approved"] else "rejected",
{"approved": "send_response", "rejected": "revise_response"}
)
Fehlerbehandlung
LangGraph unterstützt eine robuste Fehlerbehandlung mit Try-Catch-Mustern und bedingtem Routing zur Wiederherstellung:
def safe_api_call(state: APIState):
try:
result = external_api.call(state["query"])
return {"result": result, "error": None}
except Exception as e:
return {"result": None, "error": str(e)}
Diese fortschrittlichen Techniken ermöglichen die Erstellung anpassbarer, praxisnaher Arbeitsabläufe und verwandeln einfache Prozesse in leistungsstarke Systeme.
LangGraph-Projekte erwecken theoretische Konzepte zum Leben, indem sie sie in praktische Geschäftsanwendungen umsetzen. Diese Beispiele bauen auf dem grundlegenden LangGraph-Tutorial auf und zeigen, wie die Muster in realen Szenarien angewendet werden.
Ein Support-Chatbot, der den Gesprächsverlauf speichert, kann die Benutzerinteraktion erheblich verbessern. Durch die Kombination der Statusverwaltung von LangGraph mit externen Tools können Sie einen Chatbot erstellen, der den Kontext über mehrere Chats hinweg aufrechterhält und gleichzeitig auf eine simulierte Wissensdatenbank zugreift.
So starten Sie:
Der Status des Chatbots sollte wichtige Details wie Gesprächsverlauf, Benutzerkontext und Tool-Ausgaben erfassen. Hier ein Beispiel:
from typing import TypedDict, List, Optional
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
class ChatbotState(TypedDict):
messages: List[dict]
user_id: str
conversation_id: str
knowledge_base_results: Optional[str]
escalation_needed: bool
confidence_score: float
Erstellen Sie eine Funktion zum Abrufen relevanter Informationen basierend auf Benutzerabfragen:
def search_knowledge_base(query: str) -> str:
# Simulate a knowledge base search
knowledge_items = {
"password": "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page.",
"billing": "Billing issues can be resolved by contacting our finance team at [email protected].",
"technical": "For technical support, please provide your system specifications and error details."
}
for key, value in knowledge_items.items():
if key in query.lower():
return value
return "I couldn't find specific information about your query."
def knowledge_search_node(state: ChatbotState):
last_message = state["messages"][-1]["content"]
results = search_knowledge_base(last_message)
return {"knowledge_base_results": results}
Kombinieren Sie den Gesprächsverlauf und die Ergebnisse der Wissensdatenbank, um personalisiertere Antworten zu verfassen:
def generate_response_node(state: ChatbotState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
context = f"Knowledge base info: {state.get('knowledge_base_results', 'No specific info found')}"
conversation_history = "".join(
[f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in state["messages"][-3:]]
)
prompt = f"""
You are a helpful support assistant. Use the following context and conversation history to respond:
Context: {context}
Recent conversation:
{conversation_history}
Provide a helpful, concise response. If you cannot help, suggest escalation.
"""
response = llm.invoke(prompt)
confidence = 0.8 if state.get('knowledge_base_results') != "I couldn't find specific information about your query." else 0.4
new_message = {"role": "assistant", "content": response.content}
return {
"messages": state["messages"] + [new_message],
"confidence_score": confidence,
"escalation_needed": confidence < 0.5
}
Richten Sie bedingtes Routing ein, um zu bestimmen, ob eine Eskalation an einen menschlichen Agenten erforderlich ist:
def should_escalate(state: ChatbotState):
return "escalate" if state.get("escalation_needed", False) else "complete"
def escalation_node(state: ChatbotState):
escalation_message = {
"role": "assistant",
"content": "I'm connecting you with a human agent who can better assist you."
}
return {"messages": state["messages"] + [escalation_message]}
Bringen Sie alles zusammen mit den Workflow-Funktionen von LangGraph:
workflow = StateGraph(ChatbotState)
workflow.add_node("knowledge_search", knowledge_search_node)
workflow.add_node("generate_response", generate_response_node)
workflow.add_node("escalate", escalation_node)
workflow.add_edge(START, "knowledge_search")
workflow.add_edge("knowledge_search", "generate_response")
workflow.add_conditional_edges(
"generate_response",
should_escalate,
{"escalate": "escalate", "complete": END}
)
workflow.add_edge("escalate", END)
chatbot = workflow.compile()
# Test the chatbot with a sample conversation
initial_state = {
"messages": [{"role": "user", "content": "I can't remember my password"}],
"user_id": "user_123",
"conversation_id": "conv_456",
"knowledge_base_results": None,
"escalation_needed": False,
"confidence_score": 0.0
}
result = chatbot.invoke(initial_state)
print(result["messages"][-1]["content"])
# Expected output: "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page. You can find this option on the main login screen..."
LangGraph unterstützt auch Workflows, bei denen mehrere Agenten an komplexen Aufgaben zusammenarbeiten. Ein Workflow zur Inhaltserstellung kann beispielsweise Agenten umfassen, die auf Recherche, Schreiben und Bearbeiten spezialisiert sind.
Verfolgen Sie den Fortschritt des Inhaltserstellungsprozesses mit einer gemeinsamen Statusstruktur:
from typing import TypedDict, List
class ContentCreationState(TypedDict):
topic: str
research_data: List[str]
draft_content: str
edited_content: str
current_agent: str
quality_score: float
revision_count: int
Weisen Sie Agenten für verschiedene Phasen des Workflows unterschiedliche Rollen zu:
def research_agent(state: ContentCreationState):
# Perform research
research_results = [
f"Key insight about {state['topic']}: Market trends show increasing demand",
f"Statistical data: 73% of users prefer {state['topic']}-related solutions",
f"Expert opinion: Industry leaders recommend focusing on {state['topic']} benefits"
]
return {
"research_data": research_results,
"current_agent": "research_complete"
}
def writing_agent(state: ContentCreationState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.8)
research_summary = "".join(state["research_data"])
prompt = f"""
Write an article about {state['topic']} using this research:
{research_summary}
Create informative content that incorporates the key insights.
"""
response = llm.invoke(prompt)
return {
"draft_content": response.content,
"current_agent": "writing_complete"
}
def editing_agent(state: ContentCreationState):
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.3)
prompt = f"""
Edit and improve this content for clarity, flow, and engagement:
{state['draft_content']}
Focus on:
- Clear structure and transitions
- Professional tone
- Factual accuracy
"""
response = llm.invoke(prompt)
quality_score = 0.85 if len(response.content) > len(state["draft_content"]) * 0.8 else 0.6
return {
"edited_content": response.content,
"quality_score": quality_score,
"current_agent": "editing_complete"
}
Führen Sie eine Logik ein, um die Ausgabe auszuwerten und zu verfeinern:
def quality_check(state: ContentCreationState):
if state["quality_score"] < 0.7 and state["revision_count"] < 2:
return "revise"
return "complete"
def revision_coordinator(state: ContentCreationState):
return {
"current_agent": "revision_needed",
"revision_count": state["revision_count"] + 1
}
Die Flexibilität von LangGraph ermöglicht die nahtlose Integration solcher Multi-Agent-Workflows und stellt sicher, dass Aufgaben effizient erledigt werden und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielt werden.
LangGraph bietet einen tiefen Einblick in die graphenbasierte KI-Architektur, doch nicht jeder Entwickler möchte sich mit den Komplexitäten der Graphenprogrammierung auseinandersetzen. Wer einen intuitiveren Ansatz sucht, findet mit visuellen Entwicklungsplattformen wie Latenode die Möglichkeit, zustandsbehaftete Workflows ohne umfassende Programmierkenntnisse zu erstellen. Dieser Vergleich zeigt, wie visuelle Tools die Automatisierung von KI-Workflows vereinfachen und beschleunigen können.
Der Unterschied zwischen Latenode und LangGraph liegt in ihrem Ansatz zur Erstellung von KI-Workflows. LangGraph verfolgt einen Code-First-Ansatz und erfordert von Entwicklern die explizite Definition von Zuständen, Knoten und Kanten. Dies kann für Neulinge auf diesem Gebiet entmutigend sein. Latenode hingegen verfolgt eine Visual-First-Philosophie. Seine Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht es Benutzern, anspruchsvolle Workflows zu entwerfen, ohne große Mengen Code schreiben zu müssen. Dadurch werden Aufgaben wie die Erstellung eines Chatbots mit Speicher deutlich einfacher.
Debugging und Wartung
Codebasierte Systeme erfordern oft eine sorgfältige Verfolgung der Ausführungspfade, die mit zunehmender Komplexität der Workflows zunehmend komplexer werden kann. Latenode vereinfacht diesen Prozess mit seiner visuellen Oberfläche und bietet Echtzeitansichten des Ausführungsverlaufs und des Datenflusses zwischen Knoten. Dies vereinfacht das Debuggen und die laufende Wartung.
Vergleich der Lernkurven
Code-First-Frameworks wie LangGraph erfordern ein solides Verständnis von Programmierung und Datenstrukturen, was für Anfänger eine Hürde darstellen kann. Latenode beseitigt diese Hürde, indem es Benutzern ermöglicht, sich auf die Workflow-Logik statt auf die Syntax zu konzentrieren. Während LangGraph erfahrenen Entwicklern Flexibilität bietet, legt Latenode Wert auf Einfachheit und Geschwindigkeit, sodass Benutzer funktionale KI-Workflows schnell zum Laufen bringen können.
Durch die Übersetzung der Kernkonzepte von LangGraph in ein visuelles Format macht Latenode die Workflow-Erstellung zugänglicher und behält gleichzeitig die Prinzipien des Stateful-AI-Designs bei.
Latenode integriert viele der grundlegenden Ideen von LangGraph – wie Zustandsverwaltung, bedingtes Routing und Multi-Agent-Task-Orchestrierung – in sein benutzerfreundliches visuelles Framework:
Diese visuelle Darstellung der wichtigsten Prinzipien stellt sicher, dass auch komplexe KI-Workflows zugänglich und einfach zu verwalten bleiben.
Schnellstart für neue Benutzer
Mit Latenode können Anfänger nahezu sofort produktionsreife Workflows erstellen. Durch die Konzentration auf das Workflow-Design statt auf die Programmiersyntax können Benutzer Ideen mit minimaler Verzögerung in funktionierende Lösungen umsetzen.
Nahtlose KI-Integration
Latenode stellt eine direkte Verbindung zu über 200 KI-Modellen her und übernimmt API-Aufgaben automatisch, sodass keine manuelle Integration erforderlich ist.
Verbesserte Zusammenarbeit
Die visuelle Natur von Latenode erleichtert das Verständnis und die Überprüfung von Arbeitsabläufen. Nicht-technische Teammitglieder und Stakeholder können am Entwicklungsprozess teilnehmen, ohne sich in den Code vertiefen zu müssen.
Mühelose Skalierbarkeit
Mit integrierten Datenbank- und Browser-Automatisierungsfunktionen lässt sich Latenode problemlos von ersten Experimenten bis zur Produktion im großen Maßstab skalieren, und das alles ohne unnötige Komplexität.
Um Ihre LangGraph-Projekte weiterzuentwickeln, müssen Sie sie skalieren, verfeinern und als robuste, produktionsreife Anwendungen bereitstellen. So gehen Sie diese nächste Phase effektiv an.
Wenn Ihre LangGraph-Anwendungen sowohl an Benutzerbasis als auch an Komplexität zunehmen, ist eine reibungslose Leistung unerlässlich. Ein wichtiger Bereich, auf den Sie sich konzentrieren sollten, ist SpeicherverwaltungAnstatt ganze Gesprächsverläufe aufzubewahren, sollten Sie ältere Interaktionen komprimieren und nur die aktuellsten Gespräche zugänglich machen. Dies trägt zur Aufrechterhaltung der Effizienz bei, ohne den Kontext zu beeinträchtigen.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist DatenbankintegrationDer Umstieg von In-Memory-Speicher auf eine datenbankgestützte Lösung ermöglicht Ihnen eine effektivere Verwaltung der Speichernutzung. Außerdem werden Ihre Workflows von temporären Experimenten zu zuverlässigen, persistenten Anwendungen.
Für eine verbesserte Leistung, parallele Verarbeitung kann die gleichzeitige Ausführung mehrerer Agenten ermöglichen. Darüber hinaus können Fehlerbehandlungsmechanismen wie exponentielles Backoff und Leistungsschalter kann dazu beitragen, kaskadierende Fehler zu verhindern und die Systemstabilität unter Belastung aufrechtzuerhalten.
Durch die Implementierung dieser Optimierungen legen Sie eine solide Grundlage für fortgeschrittenes Lernen und produktionsreife Anwendungen.
Um Ihr Verständnis zu vertiefen, offizielle LangGraph-Dokumentation (langchain-ai.github.io/langgraph) ist eine unschätzbar wertvolle Ressource. Es bietet detaillierte API-Referenzen, Architekturrichtlinien und praktische Beispiele zu Themen wie Zustandspersistenz, Human-in-the-Loop-Workflows und Multi-Agenten-Koordination.
Der LangGraph GitHub-Repository ist eine weitere hervorragende Inspirationsquelle. Es enthält eine Reihe von Beispielprojekten, von einfachen Chatbots bis hin zu anspruchsvollen Forschungsassistenten, und zeigt, wie Unternehmen LangGraph verwenden, um skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen.
Weitere Unterstützung finden Sie unter Online-Communities und YouTube-Kanäle LangGraph gewidmet. Diese Plattformen bieten oft Echtzeit-Beratung und ausführliche Tutorials zu fortgeschrittenen Mustern.
Sobald Ihre Workflows optimiert sind, besteht der nächste Schritt darin, Ihre Anwendung in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereitzustellen. Beginnen Sie mit der Konfiguration Ihres Systems für die Verarbeitung API-Ratenbegrenzungen und verwalten Sie Token effektiv durch Pooling und Überwachung. Tools wie Prometheus or Grafana kann Echtzeit-Systemeinblicke liefern, während strenge Sicherheitsmaßnahmen – wie Eingabebereinigung, Ausgabefilterung und verschlüsselte Statusspeicherung – zum Schutz Ihrer Anwendung beitragen.
Für Teams, die die Bereitstellung optimieren möchten, Latenknoten bietet eine leistungsstarke Lösung. Die visuelle Plattform vereinfacht die Komplexität von Produktionsumgebungen mit integrierten Funktionen wie automatische Skalierung, Echtzeit-Überwachungund integriertes Datenbankmanagement. Latenode unterstützt über 300 App-Integrationen und mehr als 200 KI-Modelle und bietet gebrauchsfertige Komponenten, die Ihren Weg vom Konzept bis zur Bereitstellung beschleunigen können.
Mit Latenode können Sie fortschrittliche Techniken implementieren und produktionsreife Workflows erstellen, ohne Kompromisse bei der Komplexität einzugehen. Diese KI-Orchestrierungsplattform ermöglicht es Ihnen, sich auf die Verfeinerung Ihrer Anwendungslogik zu konzentrieren und gleichzeitig die Infrastrukturherausforderungen nahtlos zu bewältigen.
Das graphenbasierte Framework von LangGraph bietet ein neues Maß an Flexibilität für KI-Workflows, indem es nichtlineare Prozesse wie Schleifen, bedingte Verzweigungen und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen linearen Tools, die einer starren, schrittweisen Abfolge folgen, ermöglicht LangGraph die dynamische Anpassung von Arbeitsabläufen basierend auf Echtzeiteingaben und komplexen Anforderungen.
Dieses Design ist besonders effektiv für den Bau modulare, skalierbare und persistente Workflows, vereinfacht die Verwaltung komplexer KI-Aufgaben wie mehrstufige Interaktionen, Human-in-the-Loop-Operationen und die prozessübergreifende Zustandserhaltung. Mit diesem dynamischen Ansatz ermöglicht LangGraph Entwicklern die Entwicklung intelligenterer, anpassungsfähigerer KI-Systeme, die sich stetig weiterentwickelnden Anforderungen präzise gerecht werden.
LangGraph zeichnet sich durch die Verwaltung des Konversationskontexts in Chatbots aus, dank seiner Stateful Memory-Funktionen. Diese Funktion ermöglicht es Chatbots, frühere Interaktionen abzurufen, den Kontext über mehrere Austausche hinweg aufrechtzuerhalten und komplexe Arbeitsabläufe mit mehreren Schritten effizient zu verwalten.
Bei Persistente Zustandsverwaltung und dynamische Kontextfenster ermöglichen flüssigere und natürlichere Konversationen. LangGraph begegnet den Herausforderungen traditioneller linearer Methoden und bietet Nutzern, die mit Chatbots interagieren, ein nahtloseres und ansprechenderes Erlebnis.
Anfänger können schnell in die Erstellung von KI-Workflows mit Latenode eintauchen, dank seiner intuitive No-Code-PlattformÜber die visuelle Benutzeroberfläche der Plattform können Benutzer Arbeitsabläufe durch Ziehen und Ablegen von Komponenten entwerfen, sodass keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Mit Zugriff auf über 300 vorgefertigte IntegrationenLatenode optimiert den Prozess der Tool-Verbindung und Aufgabenautomatisierung. Dieses Setup vereinfacht und beschleunigt die Entwicklung zustandsbehafteter KI-Anwendungen. Durch den Fokus auf Benutzerfreundlichkeit ermöglicht Latenode den Anwendern, KI-Konzepte zu erkunden und anzuwenden, ohne sich in komplexen Trial-and-Error-Prozessen zu verlieren. Dies ermöglicht eine schnellere Bereitstellung effektiver Lösungen.
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Schritt 2: Wähle eine Aktion
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