LangGraph
0 AvisLangGraph est une bibliothèque Python open-source qui simplifie la création d'agents AI en représentant les tâches sous forme de graphes dirigés. Elle s'intègre avec des LLMs, des outils et des API pour créer des pipelines modulaires capables de gérer des flux complexes tels que la récupération, le traitement des données et la prise de décision. Avec des nœuds de graphe intuitifs, des définitions de bords et des modules personnalisables, les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents intelligents pour des chatbots, l'automatisation et la recherche.
Plateformes et frameworks d'IA
Automatisation des flux de travail
Bibliothèques d'outils
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#orchestration graphique
#Développement de Chatbots
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#programmation modulaire
#création de pipelines de données
#outils de gestion des erreurs
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#Prototypage rapide
#gestion de la concurrence
#flux de travail extensible
#Gestion des sources de données
#optimisation du comportement des agents
#modèles de nœuds
#exécution séquentielle
#traitement parallèle
#outils de développement
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LangGraph
LangGraph est une bibliothèque Python open-source qui simplifie la création d'agents AI en représentant les tâches sous forme de graphes dirigés. Elle s'intègre avec des LLMs, des outils et des API pour créer des pipelines modulaires capables de gérer des flux complexes tels que la récupération, le traitement des données et la prise de décision. Avec des nœuds de graphe intuitifs, des définitions de bords et des modules personnalisables, les développeurs peuvent rapidement prototyper, tester et déployer des agents intelligents pour des chatbots, l'automatisation et la recherche.
Plateformes et frameworks d'IA
Automatisation des flux de travail
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Vedettes
Qu'est-ce que LangGraph ?
LangGraph offre une abstraction basée sur un graphe pour concevoir des flux de travail d'agents AI. Les développeurs définissent des nœuds représentant des invites, outils, sources de données ou logique de décision, puis connectent ces nœuds avec des bords pour former un graphe dirigé. Lors de l'exécution, LangGraph parcourt le graphe, exécutant des appels LLM, des requêtes API et des fonctions personnalisées en séquence ou en parallèle. La prise en charge intégrée du cache, de la gestion des erreurs, du journal et de la concurrence assure un comportement robuste de l'agent. Des modèles de nœuds et de bords extensibles permettent aux utilisateurs d'intégrer tout service ou modèle externe, rendant LangGraph idéal pour construire des chatbots, des pipelines de données, des travailleurs autonomes et des assistants de recherche sans code boilerplate complexe.
Qui va utiliser LangGraph ?
- Développeurs Python
- Chercheurs en IA
- Scientifiques de données
- Ingénieurs en automatisation
Comment utiliser LangGraph ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt LangGraph depuis GitHub
- Étape 2 : Installer les dépendances avec pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Définir des nœuds de graphe représentant des invites LLM, outils et sous-tâches
- Étape 4 : Connecter les nœuds avec des bords pour établir la logique du flux de travail
- Étape 5 : Configurer les points de terminaison LLM et outils dans les paramètres du projet
- Étape 6 : Exécuter l'agent en lançant le script principal
- Étape 7 : Surveiller les sorties et itérer sur la conception du graphe
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de LangGraph
Les fonctionnalités principales
- Orchestration de workflows d'agents basé sur des graphes
- Définitions modulaires de nœuds pour les invites, outils, et la logique
- Intégration avec OpenAI, Hugging Face et APIs personnalisées
- Outils de surveillance et de débogage intégrés
- Concurrence et mise en cache configurables
Les avantages
- Prototypage rapide d'agents AI
- Modularité et réutilisabilité améliorées
- Intégration simplifiée avec LLMs et APIs
- Maintenance accrue de workflows complexes
- Extensibilité open source
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de LangGraph
- Chatbots de support client automatisés
- Pipelines de traitement et de résumé de données
- Assistants de recherche intelligents pour la récupération d'informations
- Automatisation des workflows pour les processus métiers
FAQs sur LangGraph
Informations sur la Société LangGraph
Avis LangGraph
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de LangGraph ?
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- Agent Runner
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