LangGraph Learn

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LangGraph Learn ist ein Open-Source-GUI-Framework zur Konstruktion, Visualisierung und Ausführung von graphbasierten KI-Agenten-Pipelines mit großen Sprachmodellen. Es ermöglicht Entwicklern und Lernenden, funktionale Knoten per Drag-and-Drop zu erstellen, Eingabeaufforderungen zu konfigurieren und die Ausführung in Echtzeit zu überwachen. LangGraph Learn vereinfacht Ketten-von-Denken-Workflows, beschleunigt die Prototypenentwicklung und bietet Code-Export für nahtlose Integration in Python-Anwendungen, wodurch die Entwicklung von KI-Agenten sowohl für Anfänger als auch für Experten zugänglich wird.
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May 20 2025
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LangGraph Learn ist ein Open-Source-GUI-Framework zur Konstruktion, Visualisierung und Ausführung von graphbasierten KI-Agenten-Pipelines mit großen Sprachmodellen. Es ermöglicht Entwicklern und Lernenden, funktionale Knoten per Drag-and-Drop zu erstellen, Eingabeaufforderungen zu konfigurieren und die Ausführung in Echtzeit zu überwachen. LangGraph Learn vereinfacht Ketten-von-Denken-Workflows, beschleunigt die Prototypenentwicklung und bietet Code-Export für nahtlose Integration in Python-Anwendungen, wodurch die Entwicklung von KI-Agenten sowohl für Anfänger als auch für Experten zugänglich wird.
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Was ist LangGraph Learn?

LangGraph Learn kombiniert eine visuelle Programmieroberfläche mit einem zugrunde liegenden Python-SDK, um Benutzern beim Erstellen komplexer KI-Agenten-Workflows als gerichtete Graphen zu helfen. Jeder Knoten stellt eine funktionale Komponente dar, wie Eingabefristen, Modellaufrufe, Bedingungslogik oder Datenverarbeitung. Benutzer können Knoten verbinden, um die Ausführungsreihenfolge zu definieren, Knoten-Eigenschaften über die GUI zu konfigurieren und die Pipeline schrittweise oder vollständig auszuführen. Echtzeit-Protokollierungs- und Debugging-Panels zeigen Zwischenergebnisse an, während integrierte Vorlagen gängige Muster wie Fragenbeantwortung, Zusammenfassung oder Wissensabruf beschleunigen. Graphen können als eigenständige Python-Skripte für die Produktion exportiert werden. LangGraph Learn ist ideal für Bildung, schnelle Prototypenentwicklung und kollaborative Entwicklung von KI-Agenten ohne umfangreichen Code.

Wer wird LangGraph Learn verwenden?

  • KI-Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  • Lehrer und Schüler
  • No-Code-Enthusiasten
  • KI-Forscher

Wie verwendet man LangGraph Learn?

  • Schritt 1: Klonen Sie das GitHub-Repository von https://github.com/LangGraph-GUI/LangGraph-learn
  • Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt
  • Schritt 3: Starten Sie die GUI mit dem bereitgestellten Startskript
  • Schritt 4: Erstellen Sie einen neuen Graphen oder laden Sie einen Beispiel-Workflow
  • Schritt 5: Ziehen Sie Knoten per Drag-and-Drop, dann verbinden Sie sie, um die Pipeline zu definieren
  • Schritt 6: Konfigurieren Sie Knoteneinstellungen, Eingabeaufforderungen und Parameter
  • Schritt 7: Führen Sie die Pipeline aus und überwachen Sie die Ausführung über Echtzeit-Protokolle
  • Schritt 8: Exportieren Sie den Graphen als Python-Skript für die Integration

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von LangGraph Learn

Die Hauptfunktionen

  • Drag-and-Drop-Graph-Editor
  • Node-Bibliothek mit Eingabeaufforderungs- und Logik-Komponenten
  • Echtzeit-Ausführung und Logging
  • Code-Export in Python-Skripte
  • Vorlagen-Workflows für gängige KI-Aufgaben

Die Vorteile

  • Beschleunigt die Prototypenentwicklung von KI-Agenten
  • Intuitive visuelle Oberfläche reduziert Programmierung
  • Verbessert das Lernen durch interaktive Graphen
  • Erleichtert die Zusammenarbeit im Team
  • Nahtlose Integration in Python-Umgebungen

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von LangGraph Learn

  • Prototyping von Chatbots und QA-Agenten
  • Lehren von Ketten-von-Denken und Agentendesign
  • Experimentieren mit LLM-basierten Workflows
  • Visuelle Fehlersuche in komplexen KI-Pipelines
  • Exportieren von Workflows für die Produktion

FAQs zu LangGraph Learn

Unternehmensinformationen zu LangGraph Learn

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