enhance_llm fournit un cadre modulaire pour orchestrer les appels de grands modèles de langage dans des séquences définies, permettant aux développeurs de chaîner les prompts, d'intégrer des outils ou des API externes, de gérer le contexte de conversation et d'implémenter une logique conditionnelle. Il prend en charge plusieurs fournisseurs LLM, des modèles de prompt personnalisés, l'exécution asynchrone, la gestion des erreurs et la gestion de la mémoire. En abstraisant la configuration de l'interaction avec LLM, enhance_llm simplifie le développement d'applications de type agent — telles que des assistants automatisés, des bots de traitement de données et des systèmes de raisonnement multi-étapes —, rendant plus facile la création, le débogage et l'extension de flux de travail sophistiqués.

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.