Tutorial LangGraph: Guia completo para iniciantes sobre como começar
Descubra como aproveitar um framework Python para criar fluxos de trabalho dinâmicos de IA, desde a instalação até aplicações avançadas como chatbots.
LangGraph é um framework Python projetado para construir fluxos de trabalho de IA com estado usando estruturas baseadas em grafos. Ao contrário das ferramentas lineares, LangGraph permite que os fluxos de trabalho se adaptem dinamicamente com base em condições, resultados ou entradas do usuário. Seus recursos de destaque incluem gerenciamento de estado persistente, coordenação multiagente e suporte integrado para supervisão humana. Esses recursos o tornam ideal para a criação de aplicativos avançados, como chatbots, sistemas colaborativos e fluxos de trabalho condicionais.
O LangGraph simplifica tarefas complexas, como manter o contexto conversacional ou integrar ferramentas externas. Por exemplo, um chatbot criado com o LangGraph pode rastrear o histórico do usuário, encaminhar problemas para agentes humanos e gerar respostas com base no contexto armazenado. Ao aproveitar sua abordagem baseada em gráficos, os desenvolvedores podem criar fluxos de trabalho que lidam com ramificações, loops e recuperação de erros de forma eficiente.
Para aqueles que buscam uma alternativa de baixo código, Nó latente O LangGraph oferece uma plataforma com foco em visualização que incorpora muitos dos princípios do LangGraph, tornando a criação de fluxos de trabalho acessível para usuários sem ampla experiência em programação. Com o Latenode, você pode projetar fluxos de trabalho visualmente, gerenciar estados e integrar mais de 200 modelos de IA perfeitamente. Seja para criar chatbots, automatizar aprovações ou coordenar tarefas multiagentes, ferramentas como o LangGraph e o Latenode oferecem soluções práticas e personalizadas para suas necessidades.
LangGraph Tutorial 1: Componentes de LangGraph Explicado | Estado | Nós | Arestas
Tutorial LangGraph para iniciantes
LangGraph é um framework Python projetado para simplificar a automação do fluxo de trabalho, desde a configuração básica até a criação de sistemas complexos e adaptáveis.
Instalação e configuração
Para começar a usar o LangGraph, primeiro você precisa configurar seu ambiente. Comece criando um ambiente virtual dedicado para isolar dependências e evitar conflitos. Abra seu terminal e execute os seguintes comandos:
python -m venv venv
<span class="hljs-built_in">source</span> venv/bin/activate <span class="hljs-comment"># For macOS/Linux</span>
<span class="hljs-comment"># venv\Scripts\activate # For Windows</span>
Depois que o ambiente virtual estiver ativado, instale o LangGraph via pip:
pip install -U langgraph
Você pode confirmar a instalação importando a biblioteca em um REPL Python:
<span class="hljs-keyword">import</span> langgraph
O LangGraph frequentemente requer dependências adicionais para integração com modelos de linguagem ou ferramentas externas. Por exemplo:
- Uso
langchain-openaifor OpenAI . - Instale
langchain[anthropic]for Claude integração. - Adicione
tavily-pythonpara recursos de pesquisa na web .
Para manipular chaves de API com segurança, armazene-as em variáveis de ambiente. Por exemplo, defina sua chave de API OpenAI assim:
<span class="hljs-built_in">export</span> OPENAI_API_KEY=<span class="hljs-string">"your-api-key-here"</span>
No Windows, substitua export com set. Essas chaves permitem que o LangGraph interaja com serviços externos durante a execução do fluxo de trabalho .
Com o ambiente pronto e o LangGraph instalado, você está pronto para criar seu primeiro fluxo de trabalho.
Construindo seu primeiro gráfico
Os fluxos de trabalho do LangGraph giram em torno da definição e gerenciamento de estado, usando o Python TypedDict para tratamento de dados com segurança de tipo. Aqui está um exemplo simples para você começar:
<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict
<span class="hljs-keyword">from</span> langgraph.graph <span class="hljs-keyword">import</span> StateGraph, START, END
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">GraphState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
message: <span class="hljs-built_in">str</span>
count: <span class="hljs-built_in">int</span>
As operações de fluxo de trabalho são encapsuladas em nós, que processam o estado atual e retornam atualizações como dicionários. Cada nó se concentra em uma tarefa específica, mantendo o estado geral:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">greeting_node</span>(<span class="hljs-params">state: GraphState</span>):
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"message"</span>: <span class="hljs-string">f"Hello! Processing item <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'count'</span>]}</span>"</span>}
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">counter_node</span>(<span class="hljs-params">state: GraphState</span>):
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"count"</span>: state[<span class="hljs-string">"count"</span>] + <span class="hljs-number">1</span>}
Em seguida, inicialize um StateGraph, adicione nós e defina a ordem de execução usando arestas:
<span class="hljs-comment"># Initialize the graph with state schema</span>
workflow = StateGraph(GraphState)
<span class="hljs-comment"># Add nodes to the graph</span>
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"greeting"</span>, greeting_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"counter"</span>, counter_node)
<span class="hljs-comment"># Define execution flow</span>
workflow.add_edge(START, <span class="hljs-string">"greeting"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"greeting"</span>, <span class="hljs-string">"counter"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"counter"</span>, END)
<span class="hljs-comment"># Compile the graph</span>
app = workflow.<span class="hljs-built_in">compile</span>()
Para executar o gráfico, forneça um estado inicial e invoque o aplicativo compilado:
initial_state = {<span class="hljs-string">"message"</span>: <span class="hljs-string">""</span>, <span class="hljs-string">"count"</span>: <span class="hljs-number">0</span>}
result = app.invoke(initial_state)
<span class="hljs-built_in">print</span>(result) <span class="hljs-comment"># {'message': 'Hello! Processing item 0', 'count': 1}</span>
Este exemplo demonstra os conceitos básicos do LangGraph. A partir daqui, você pode expandir para fluxos de trabalho mais avançados.
Noções básicas de gerenciamento de estado
O gerenciamento de estado no LangGraph vai além da simples passagem de dados. Ele garante um estado persistente e tipado em todo o fluxo de trabalho, permitindo uma coordenação perfeita entre as operações.
Ao contrário de sistemas sem estado que perdem o contexto entre as etapas, o LangGraph mantém o estado durante todo o ciclo de vida do fluxo de trabalho. Esse recurso é particularmente útil para aplicações como IA conversacional ou processos multietapas. Por exemplo, você pode gerenciar o contexto de uma conversa com um TypedDict:
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ConversationState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
messages: <span class="hljs-built_in">list</span>
user_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
context: <span class="hljs-built_in">dict</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">add_message_node</span>(<span class="hljs-params">state: ConversationState</span>):
new_message = {<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"How can I help?"</span>}
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [new_message]}
Quando um nó atualiza o estado, o LangGraph mescla as alterações com os dados existentes. Neste exemplo, o messages a lista é atualizada, enquanto user_id e context permanece inalterado.
A validação de estado é incorporada ao framework, usando esquemas TypedDict para detectar incompatibilidades de tipos em tempo de execução. Essa abordagem ajuda a identificar erros precocemente, economizando tempo de depuração e melhorando a confiabilidade.
Padrões avançados em LangGraph
Depois que você estiver familiarizado com o básico, o LangGraph oferece padrões avançados para lidar com cenários complexos, como ramificação condicional, loops, tratamento de erros e fluxos de trabalho com intervenção humana.
Ramificação Condicional
Você pode criar fluxos de trabalho dinâmicos que se adaptam às condições do estado. Por exemplo:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">should_escalate</span>(<span class="hljs-params">state: ConversationState</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">"confidence_score"</span>, <span class="hljs-number">0</span>) < <span class="hljs-number">0.7</span>:
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"human_agent"</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"ai_response"</span>
workflow.add_conditional_edges(
<span class="hljs-string">"analyze_query"</span>,
should_escalate,
{<span class="hljs-string">"human_agent"</span>: <span class="hljs-string">"escalate"</span>, <span class="hljs-string">"ai_response"</span>: <span class="hljs-string">"respond"</span>}
)
Fluxos Cíclicos
Os fluxos de trabalho podem retornar aos nós anteriores para processamento iterativo ou novas tentativas. Isso é útil para tarefas que exigem múltiplas tentativas:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">check_quality</span>(<span class="hljs-params">state: TaskState</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"attempts"</span>] < <span class="hljs-number">3</span> <span class="hljs-keyword">and</span> state[<span class="hljs-string">"quality_score"</span>] < <span class="hljs-number">0.8</span>:
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"retry"</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>
workflow.add_conditional_edges(
<span class="hljs-string">"quality_check"</span>,
check_quality,
{<span class="hljs-string">"retry"</span>: <span class="hljs-string">"process_task"</span>, <span class="hljs-string">"complete"</span>: END}
)
Fluxos de trabalho com envolvimento humano
Incorpore a supervisão humana em pontos de decisão importantes. Por exemplo:
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"human_approval"</span>, human_approval_node)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"generate_response"</span>, <span class="hljs-string">"human_approval"</span>)
workflow.add_conditional_edges(
<span class="hljs-string">"human_approval"</span>,
<span class="hljs-keyword">lambda</span> state: <span class="hljs-string">"approved"</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"approved"</span>] <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-string">"rejected"</span>,
{<span class="hljs-string">"approved"</span>: <span class="hljs-string">"send_response"</span>, <span class="hljs-string">"rejected"</span>: <span class="hljs-string">"revise_response"</span>}
)
Tratamento de erros
O LangGraph oferece suporte a tratamento robusto de erros com padrões try-catch e roteamento condicional para recuperação:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">safe_api_call</span>(<span class="hljs-params">state: APIState</span>):
<span class="hljs-keyword">try</span>:
result = external_api.call(state[<span class="hljs-string">"query"</span>])
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"result"</span>: result, <span class="hljs-string">"error"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>}
<span class="hljs-keyword">except</span> Exception <span class="hljs-keyword">as</span> e:
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"result"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>, <span class="hljs-string">"error"</span>: <span class="hljs-built_in">str</span>(e)}
Essas técnicas avançadas permitem a criação de fluxos de trabalho adaptáveis e reais, transformando processos simples em sistemas poderosos.
Projetos LangGraph com exemplos de código
Os projetos do LangGraph dão vida a conceitos teóricos, transformando-os em aplicações práticas para os negócios. Estes exemplos se baseiam no tutorial básico do LangGraph, mostrando como aplicar seus padrões em cenários do mundo real.
Chatbot de suporte com memória
Um chatbot de suporte que memoriza o histórico de conversas pode aprimorar significativamente as interações dos usuários. Ao combinar o gerenciamento de estado do LangGraph com ferramentas externas, você pode criar um chatbot que mantém o contexto em várias conversas enquanto acessa uma base de conhecimento simulada.
Veja como começar:
- Defina a estrutura do estado
O estado do chatbot deve capturar detalhes importantes, como histórico de conversas, contexto do usuário e resultados da ferramenta. Veja um exemplo:
<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict, <span class="hljs-type">List</span>, <span class="hljs-type">Optional</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> langgraph.graph <span class="hljs-keyword">import</span> StateGraph, START, END
<span class="hljs-keyword">from</span> langchain_openai <span class="hljs-keyword">import</span> ChatOpenAI
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ChatbotState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
messages: <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-built_in">dict</span>]
user_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
conversation_id: <span class="hljs-built_in">str</span>
knowledge_base_results: <span class="hljs-type">Optional</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>]
escalation_needed: <span class="hljs-built_in">bool</span>
confidence_score: <span class="hljs-built_in">float</span>
- Simular pesquisa na base de conhecimento
Crie uma função para recuperar informações relevantes com base nas consultas do usuário:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">search_knowledge_base</span>(<span class="hljs-params">query: <span class="hljs-built_in">str</span></span>) -> <span class="hljs-built_in">str</span>:
<span class="hljs-comment"># Simulate a knowledge base search</span>
knowledge_items = {
<span class="hljs-string">"password"</span>: <span class="hljs-string">"To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page."</span>,
<span class="hljs-string">"billing"</span>: <span class="hljs-string">"Billing issues can be resolved by contacting our finance team at [email protected]."</span>,
<span class="hljs-string">"technical"</span>: <span class="hljs-string">"For technical support, please provide your system specifications and error details."</span>
}
<span class="hljs-keyword">for</span> key, value <span class="hljs-keyword">in</span> knowledge_items.items():
<span class="hljs-keyword">if</span> key <span class="hljs-keyword">in</span> query.lower():
<span class="hljs-keyword">return</span> value
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"I couldn't find specific information about your query."</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">knowledge_search_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
last_message = state[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">1</span>][<span class="hljs-string">"content"</span>]
results = search_knowledge_base(last_message)
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"knowledge_base_results"</span>: results}
- Gerar Respostas Contextuais
Combine o histórico da conversa e os resultados da base de conhecimento para criar respostas mais personalizadas:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">generate_response_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-3.5-turbo"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.7</span>)
context = <span class="hljs-string">f"Knowledge base info: <span class="hljs-subst">{state.get(<span class="hljs-string">'knowledge_base_results'</span>, <span class="hljs-string">'No specific info found'</span>)}</span>"</span>
conversation_history = <span class="hljs-string">""</span>.join(
[<span class="hljs-string">f"<span class="hljs-subst">{msg[<span class="hljs-string">'role'</span>]}</span>: <span class="hljs-subst">{msg[<span class="hljs-string">'content'</span>]}</span>"</span> <span class="hljs-keyword">for</span> msg <span class="hljs-keyword">in</span> state[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">3</span>:]]
)
prompt = <span class="hljs-string">f"""
You are a helpful support assistant. Use the following context and conversation history to respond:
Context: <span class="hljs-subst">{context}</span>
Recent conversation:
<span class="hljs-subst">{conversation_history}</span>
Provide a helpful, concise response. If you cannot help, suggest escalation.
"""</span>
response = llm.invoke(prompt)
confidence = <span class="hljs-number">0.8</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">'knowledge_base_results'</span>) != <span class="hljs-string">"I couldn't find specific information about your query."</span> <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-number">0.4</span>
new_message = {<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: response.content}
<span class="hljs-keyword">return</span> {
<span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [new_message],
<span class="hljs-string">"confidence_score"</span>: confidence,
<span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>: confidence < <span class="hljs-number">0.5</span>
}
- Lidar com escalonamentos
Configure o roteamento condicional para determinar se é necessário escalonar para um agente humano:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">should_escalate</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"escalate"</span> <span class="hljs-keyword">if</span> state.get(<span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>, <span class="hljs-literal">False</span>) <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">escalation_node</span>(<span class="hljs-params">state: ChatbotState</span>):
escalation_message = {
<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"assistant"</span>,
<span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"I'm connecting you with a human agent who can better assist you."</span>
}
<span class="hljs-keyword">return</span> {<span class="hljs-string">"messages"</span>: state[<span class="hljs-string">"messages"</span>] + [escalation_message]}
- Montar o fluxo de trabalho
Reúna tudo isso com os recursos de fluxo de trabalho do LangGraph:
workflow = StateGraph(ChatbotState)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>, knowledge_search_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"generate_response"</span>, generate_response_node)
workflow.add_node(<span class="hljs-string">"escalate"</span>, escalation_node)
workflow.add_edge(START, <span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"knowledge_search"</span>, <span class="hljs-string">"generate_response"</span>)
workflow.add_conditional_edges(
<span class="hljs-string">"generate_response"</span>,
should_escalate,
{<span class="hljs-string">"escalate"</span>: <span class="hljs-string">"escalate"</span>, <span class="hljs-string">"complete"</span>: END}
)
workflow.add_edge(<span class="hljs-string">"escalate"</span>, END)
chatbot = workflow.<span class="hljs-built_in">compile</span>()
<span class="hljs-comment"># Test the chatbot with a sample conversation</span>
initial_state = {
<span class="hljs-string">"messages"</span>: [{<span class="hljs-string">"role"</span>: <span class="hljs-string">"user"</span>, <span class="hljs-string">"content"</span>: <span class="hljs-string">"I can't remember my password"</span>}],
<span class="hljs-string">"user_id"</span>: <span class="hljs-string">"user_123"</span>,
<span class="hljs-string">"conversation_id"</span>: <span class="hljs-string">"conv_456"</span>,
<span class="hljs-string">"knowledge_base_results"</span>: <span class="hljs-literal">None</span>,
<span class="hljs-string">"escalation_needed"</span>: <span class="hljs-literal">False</span>,
<span class="hljs-string">"confidence_score"</span>: <span class="hljs-number">0.0</span>
}
result = chatbot.invoke(initial_state)
<span class="hljs-built_in">print</span>(result[<span class="hljs-string">"messages"</span>][-<span class="hljs-number">1</span>][<span class="hljs-string">"content"</span>])
<span class="hljs-comment"># Expected output: "To reset your password, click 'Forgot Password' on the login page. You can find this option on the main login screen..."</span>
Coordenação Multiagente
O LangGraph também oferece suporte a fluxos de trabalho em que vários agentes colaboram em tarefas complexas. Um fluxo de trabalho de criação de conteúdo, por exemplo, pode envolver agentes especializados em pesquisa, redação e edição.
- Definir Estado Compartilhado
Acompanhe o progresso do processo de criação de conteúdo com uma estrutura de estado compartilhada:
<span class="hljs-keyword">from</span> typing <span class="hljs-keyword">import</span> TypedDict, <span class="hljs-type">List</span>
<span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title class_">ContentCreationState</span>(<span class="hljs-title class_ inherited__">TypedDict</span>):
topic: <span class="hljs-built_in">str</span>
research_data: <span class="hljs-type">List</span>[<span class="hljs-built_in">str</span>]
draft_content: <span class="hljs-built_in">str</span>
edited_content: <span class="hljs-built_in">str</span>
current_agent: <span class="hljs-built_in">str</span>
quality_score: <span class="hljs-built_in">float</span>
revision_count: <span class="hljs-built_in">int</span>
- Agentes Especializados
Atribua funções distintas aos agentes para diferentes estágios do fluxo de trabalho:
- Agente de Pesquisa: Reúne insights e dados.
- Agente de escrita: Elabora conteúdo com base em pesquisas.
- Agente de edição: Refina o rascunho para maior clareza e profissionalismo.
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">research_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
<span class="hljs-comment"># Perform research</span>
research_results = [
<span class="hljs-string">f"Key insight about <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span>: Market trends show increasing demand"</span>,
<span class="hljs-string">f"Statistical data: 73% of users prefer <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span>-related solutions"</span>,
<span class="hljs-string">f"Expert opinion: Industry leaders recommend focusing on <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span> benefits"</span>
]
<span class="hljs-keyword">return</span> {
<span class="hljs-string">"research_data"</span>: research_results,
<span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"research_complete"</span>
}
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">writing_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-4"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.8</span>)
research_summary = <span class="hljs-string">""</span>.join(state[<span class="hljs-string">"research_data"</span>])
prompt = <span class="hljs-string">f"""
Write an article about <span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'topic'</span>]}</span> using this research:
<span class="hljs-subst">{research_summary}</span>
Create informative content that incorporates the key insights.
"""</span>
response = llm.invoke(prompt)
<span class="hljs-keyword">return</span> {
<span class="hljs-string">"draft_content"</span>: response.content,
<span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"writing_complete"</span>
}
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">editing_agent</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
llm = ChatOpenAI(model=<span class="hljs-string">"gpt-4"</span>, temperature=<span class="hljs-number">0.3</span>)
prompt = <span class="hljs-string">f"""
Edit and improve this content for clarity, flow, and engagement:
<span class="hljs-subst">{state[<span class="hljs-string">'draft_content'</span>]}</span>
Focus on:
- Clear structure and transitions
- Professional tone
- Factual accuracy
"""</span>
response = llm.invoke(prompt)
quality_score = <span class="hljs-number">0.85</span> <span class="hljs-keyword">if</span> <span class="hljs-built_in">len</span>(response.content) > <span class="hljs-built_in">len</span>(state[<span class="hljs-string">"draft_content"</span>]) * <span class="hljs-number">0.8</span> <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-number">0.6</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> {
<span class="hljs-string">"edited_content"</span>: response.content,
<span class="hljs-string">"quality_score"</span>: quality_score,
<span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"editing_complete"</span>
}
- Controle de Qualidade e Revisões
Introduzir lógica para avaliar e refinar a saída:
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">quality_check</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
<span class="hljs-keyword">if</span> state[<span class="hljs-string">"quality_score"</span>] < <span class="hljs-number">0.7</span> <span class="hljs-keyword">and</span> state[<span class="hljs-string">"revision_count"</span>] < <span class="hljs-number">2</span>:
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"revise"</span>
<span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">"complete"</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">revision_coordinator</span>(<span class="hljs-params">state: ContentCreationState</span>):
<span class="hljs-keyword">return</span> {
<span class="hljs-string">"current_agent"</span>: <span class="hljs-string">"revision_needed"</span>,
<span class="hljs-string">"revision_count"</span>: state[<span class="hljs-string">"revision_count"</span>] + <span class="hljs-number">1</span>
}
A flexibilidade do LangGraph permite a integração perfeita desses fluxos de trabalho multiagentes, garantindo que as tarefas sejam concluídas com eficiência e, ao mesmo tempo, mantendo resultados de alta qualidade.
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Automação de fluxo de trabalho visual com Nó latente
O LangGraph oferece uma análise aprofundada da arquitetura de IA baseada em grafos, mas nem todo desenvolvedor quer lidar com as complexidades da programação de grafos. Para aqueles que buscam uma abordagem mais intuitiva, plataformas de desenvolvimento visual como o Latenode oferecem uma maneira de criar fluxos de trabalho com estado sem grande conhecimento em programação. Esta comparação destaca como ferramentas visuais podem simplificar e acelerar a automação de fluxos de trabalho de IA.
Latenode vs. LangGraph
A diferença entre o Latenode e o LangGraph reside na abordagem para a construção de fluxos de trabalho de IA. O LangGraph adota uma abordagem que prioriza o código, exigindo que os desenvolvedores definam explicitamente estados, nós e arestas. Isso pode ser intimidador para quem é novo na área. O Latenode, por outro lado, adota uma filosofia que prioriza o visual. Sua interface de arrastar e soltar permite que os usuários criem fluxos de trabalho sofisticados sem escrever grandes quantidades de código, tornando tarefas como a criação de um chatbot com memória muito mais acessíveis.
Depuração e Manutenção
Sistemas baseados em código frequentemente exigem um rastreamento meticuloso dos caminhos de execução, o que pode se tornar cada vez mais complexo à medida que os fluxos de trabalho aumentam. O Latenode simplifica esse processo com sua interface visual, oferecendo visualizações em tempo real do histórico de execução e do fluxo de dados entre os nós. Isso simplifica a depuração e a manutenção contínua.
Comparação de curvas de aprendizagem
Frameworks que priorizam o código, como o LangGraph, exigem um conhecimento sólido de programação e estruturas de dados, o que pode ser uma barreira para iniciantes. O Latenode elimina essa barreira, permitindo que os usuários se concentrem na lógica do fluxo de trabalho em vez da sintaxe. Enquanto o LangGraph oferece flexibilidade para desenvolvedores experientes, o Latenode prioriza a simplicidade e a velocidade, permitindo que os usuários coloquem fluxos de trabalho de IA funcionais em funcionamento rapidamente.
Ao traduzir os principais conceitos do LangGraph para um formato visual, o Latenode torna a criação de fluxo de trabalho mais acessível, mantendo os princípios do design de IA com estado.
Aplicando conceitos do LangGraph no Latenode
O Latenode incorpora muitas das ideias fundamentais do LangGraph — como gerenciamento de estado, roteamento condicional e orquestração de tarefas multiagentes — em sua estrutura visual amigável:
- Gerenciamento de Estado: Em sistemas baseados em código, gerenciar o histórico de conversas geralmente envolve a criação de estruturas de dados personalizadas. O Latenode lida com isso visualmente, com nós que simplificam o rastreamento de estado.
- Lógica Condicional: Escrever código para tomada de decisão pode ser demorado. O Latenode substitui isso por nós de decisão que permitem aos usuários definir condições visualmente.
- Fluxos de trabalho multiagentes: Tarefas complexas como coordenar pesquisa, escrita e edição podem ser divididas em nós visuais separados no Latenode, criando pipelines claros e gerenciáveis.
Esta representação visual dos princípios-chave garante que até mesmo fluxos de trabalho complexos de IA permaneçam acessíveis e fáceis de gerenciar.
Benefícios do Latenode para iniciantes
Início rápido para novos usuários
O Latenode permite que iniciantes criem fluxos de trabalho prontos para produção quase imediatamente. Ao focar no design do fluxo de trabalho em vez da sintaxe de programação, os usuários podem transformar ideias em soluções práticas com o mínimo de atraso.
Integração perfeita de IA
O Latenode se conecta diretamente a mais de 200 modelos de IA e lida com tarefas de API automaticamente, eliminando a necessidade de integração manual.
Colaboração aprimorada
A natureza visual do Latenode facilita a compreensão e a revisão dos fluxos de trabalho. Membros da equipe e stakeholders não técnicos podem participar do processo de desenvolvimento sem precisar se aprofundar no código.
Escalabilidade sem esforço
Com recursos integrados de automação de banco de dados e navegador, o Latenode pode ser dimensionado suavemente desde os experimentos iniciais até a produção em larga escala, tudo isso sem adicionar complexidade desnecessária.
Próximas etapas e recursos
Levar seus projetos LangGraph adiante envolve escaloná-los, refiná-los e implantá-los como aplicativos robustos e prontos para produção. Veja como abordar essa próxima fase com eficácia.
Escalonamento e otimização de fluxos de trabalho
À medida que seus aplicativos LangGraph se expandem em termos de base de usuários e complexidade, garantir um desempenho estável torna-se essencial. Uma área fundamental a ser focada é gerenciamento de memóriaEm vez de reter históricos completos de conversas, considere compactar interações mais antigas e manter apenas as trocas mais recentes facilmente acessíveis. Isso ajuda a manter a eficiência sem sacrificar o contexto.
Outro passo importante é integração de banco de dadosA transição do armazenamento em memória para uma solução baseada em banco de dados permite gerenciar o uso da memória com mais eficiência. Também transforma seus fluxos de trabalho de experimentos temporários em aplicações confiáveis e persistentes.
Para melhor desempenho, processamento paralelo pode permitir que vários agentes operem simultaneamente. Além disso, a implementação de mecanismos de tratamento de erros como recuo exponencial e disjuntores pode ajudar a prevenir falhas em cascata e manter a estabilidade do sistema sob estresse.
Ao implementar essas otimizações, você estabelecerá uma base sólida para aprendizado avançado e aplicativos prontos para produção.
Recursos de aprendizagem
Para aprofundar sua compreensão, o documentação oficial do LangGraph (langchain-ai.github.io/langgraph) é um recurso inestimável. Oferece referências detalhadas de API, diretrizes de arquitetura e exemplos práticos que abrangem tópicos como persistência de estado, fluxos de trabalho com intervenção humana e coordenação multiagente.
O Repositório GitHub do LangGraph é outra excelente fonte de inspiração. Apresenta uma variedade de projetos de exemplo, desde chatbots simples até assistentes de pesquisa sofisticados, mostrando como as empresas usam o LangGraph para criar aplicativos de IA escaláveis.
Para obter suporte adicional, explore comunidades online e Canais do YouTube dedicado ao LangGraph. Essas plataformas costumam oferecer dicas em tempo real e tutoriais detalhados sobre padrões avançados.
Implantação de Produção
Depois que seus fluxos de trabalho estiverem otimizados, a próxima etapa é implantar seu aplicativo em um ambiente seguro e escalável. Comece configurando seu sistema para lidar com Limites de taxa de API e gerenciar tokens de forma eficaz por meio de pooling e monitoramento. Ferramentas como Prometeu or grafana pode fornecer insights do sistema em tempo real, enquanto medidas de segurança rigorosas - como higienização de entrada, filtragem de saída e armazenamento de estado criptografado - ajudam a proteger seu aplicativo.
Para equipes que buscam otimizar a implantação, Nó latente oferece uma solução poderosa. Sua plataforma visual simplifica as complexidades dos ambientes de produção com recursos integrados como escala automática, monitoramento em tempo real e gerenciamento integrado de banco de dados. Com suporte para mais de 300 integrações de aplicativos e mais de 200 modelos de IA, o Latenode fornece componentes prontos para uso que podem acelerar sua jornada do conceito à implantação.
Com o Latenode, você pode implementar técnicas avançadas e criar fluxos de trabalho prontos para produção sem abrir mão da sofisticação. Esta plataforma de orquestração de IA permite que você se concentre em refinar a lógica da sua aplicação enquanto lida com os desafios de infraestrutura sem problemas.
Perguntas
Como o design baseado em gráficos do LangGraph torna os fluxos de trabalho de IA mais flexíveis em comparação às ferramentas lineares?
A estrutura baseada em gráficos do LangGraph introduz um novo nível de flexibilidade para fluxos de trabalho de IA ao oferecer suporte processos não lineares como loops, ramificação condicional e colaboração multiagente. Ao contrário das ferramentas lineares tradicionais que seguem uma sequência rígida e passo a passo, o LangGraph permite que os fluxos de trabalho se ajustem dinamicamente com base em entradas em tempo real e requisitos complexos.
Este projeto é particularmente eficaz para a construção fluxos de trabalho modulares, escaláveis e persistentes, simplificando o gerenciamento de tarefas avançadas de IA, como interações em várias etapas, operações com intervenção humana e manutenção do estado em todos os processos. Com essa abordagem dinâmica, a LangGraph capacita os desenvolvedores a criar sistemas de IA mais inteligentes e adaptáveis, capazes de atender às demandas em constante evolução com precisão.
O que torna o LangGraph eficaz para gerenciar contexto de conversação em chatbots?
O LangGraph se destaca no gerenciamento de contexto de conversação em chatbots, graças ao seu recursos de memória com estado. Esse recurso permite que os chatbots relembrem interações anteriores, mantenham o contexto em várias trocas e gerenciem com eficiência fluxos de trabalho complexos e de várias etapas.
Com gerenciamento de estado persistente Com janelas de contexto dinâmicas e janelas de contexto dinâmicas, o LangGraph promove conversas mais fluidas e naturais. Ele aborda os desafios dos métodos lineares tradicionais, proporcionando uma experiência mais fluida e envolvente para os usuários que interagem com chatbots.
Como iniciantes podem usar o Latenode para criar fluxos de trabalho de IA sem precisar de habilidades avançadas de codificação?
Os iniciantes podem mergulhar rapidamente na criação de fluxos de trabalho de IA usando o Latenode, graças ao seu plataforma intuitiva sem código. A interface visual da plataforma permite que os usuários criem fluxos de trabalho arrastando e soltando componentes, eliminando a necessidade de qualquer habilidade avançada de codificação.
Com acesso a mais 300 integrações pré-construídasO Latenode simplifica o processo de conexão de ferramentas e automação de tarefas. Essa configuração simplifica e agiliza o desenvolvimento de aplicações de IA com estado. Com foco na usabilidade, o Latenode permite que os usuários explorem e apliquem conceitos de IA sem se prenderem a tentativas e erros complexos, abrindo caminho para uma implantação mais rápida de soluções eficazes.
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