CH17 LangGraph
Perkiraan waktu belajar: 3 Hari
Tingkat kesulitan: Sulit
Pengenalan
LangGraph adalah pustaka untuk membangun aplikasi stateful dan multi-aktor menggunakan LLM, yang digunakan untuk membuat alur kerja agen dan multi-agen. Dibandingkan dengan kerangka kerja LLM lainnya, LangGraph menawarkan beberapa manfaat utama: siklus, kendali, dan persistensi.
LangGraph memungkinkan Anda mendefinisikan alur yang melibatkan siklus, yang penting untuk arsitektur berbasis agen, membedakannya dari solusi berbasis DAG. Sebagai framework berlevel rendah, LangGraph memberikan kontrol mendetail atas alur dan status aplikasi, penting untuk membangun agen yang andal. Selain itu, LangGraph memiliki persistensi bawaan yang memungkinkan fitur human-in-the-loop dan memori tingkat lanjut.
LangGraph terinspirasi dari Pregel dan Apache Beam, dengan antarmuka publik yang mengambil inspirasi dari NetworkX. Meskipun dikembangkan oleh LangChain Inc (pembuat LangChain), LangGraph dapat digunakan secara mandiri tanpa LangChain.
Fitur Utama
-
Siklus dan Percabangan: Implementasikan loop dan kondisi dalam aplikasi Anda.
-
Persistensi: Simpan status otomatis setelah setiap langkah dalam grafik. Anda bisa menjeda dan melanjutkan eksekusi grafik kapan saja untuk pemulihan error, alur kerja human-in-the-loop, dan "time travel".
-
Human-in-the-Loop: Hentikan eksekusi grafik untuk menyetujui atau mengedit aksi berikut yang direncanakan agen.
-
Dukungan Streaming: Alirkan output secara langsung saat diproduksi oleh setiap node, termasuk streaming token.
-
Integrasi dengan LangChain: LangGraph terintegrasi dengan LangChain dan LangSmith, tetapi tidak bergantung pada keduanya.
- Referensi: Dokumentasi LangGraph (opens in a new tab)