LangGraph
0 AvaliaçõesLangGraph é uma biblioteca Python de código aberto que simplifica a construção de agentes de IA ao representar tarefas como gráficos direcionados. Integra-se com LLMs, ferramentas e APIs para criar pipelines modulares capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos, como recuperação de dados, processamento e tomada de decisão. Com nós de gráfico intuitivos, definições de arestas e módulos personalizáveis, os desenvolvedores podem prototipar, testar e implantar rapidamente agentes inteligentes para chatbots, automação e pesquisa.
Plataformas e Frameworks de IA
Automação de Fluxo de Trabalho
Bibliotecas de Ferramentas
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#orquestração baseada em grafos
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#otimização do comportamento do agente
#modelos de nós
#execução sequencial
#processamento paralelo
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LangGraph
LangGraph é uma biblioteca Python de código aberto que simplifica a construção de agentes de IA ao representar tarefas como gráficos direcionados. Integra-se com LLMs, ferramentas e APIs para criar pipelines modulares capazes de lidar com fluxos de trabalho complexos, como recuperação de dados, processamento e tomada de decisão. Com nós de gráfico intuitivos, definições de arestas e módulos personalizáveis, os desenvolvedores podem prototipar, testar e implantar rapidamente agentes inteligentes para chatbots, automação e pesquisa.
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Em Destaque
O que é LangGraph?
LangGraph fornece uma abstração baseada em gráficos para projetar fluxos de trabalho de agentes de IA. Os desenvolvedores definem nós que representam prompts, ferramentas, fontes de dados ou lógica de decisão e, em seguida, conectam esses nós com arestas para formar um gráfico direcionado. Em tempo de execução, o LangGraph percorre o gráfico, executando chamadas de LLM, solicitações de API e funções personalizadas em sequência ou em paralelo. Suporte integrado para cache, tratamento de erros, registro e concorrência garante comportamento robusto do agente. Modelos de nós e arestas extensíveis permitem aos usuários integrar qualquer serviço ou modelo externo, tornando o LangGraph ideal para construir chatbots, pipelines de dados, trabalhadores autônomos e assistentes de pesquisa sem códigos complexos.
Quem usará LangGraph?
- Desenvolvedores Python
- Pesquisadores de IA
- Cientistas de dados
- Engenheiros de automação
Como usar LangGraph?
- Etapa 1: Clone o repositório LangGraph do GitHub
- Etapa 2: Instale as dependências via pip install -r requirements.txt
- Etapa 3: Defina nós de gráfico representando prompts de LLM, ferramentas e subtarefas
- Etapa 4: Conecte os nós com arestas para estabelecer a lógica do fluxo de trabalho
- Etapa 5: Configure os endpoints de LLM e ferramentas nas configurações do projeto
- Etapa 6: Execute o agente executando o script principal
- Etapa 7: Monitore as saídas e itere no design do gráfico
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de LangGraph
Principais recursos
- Orquestração de fluxo de trabalho de agentes baseada em gráficos
- Definições modulares de nós para prompts, ferramentas e lógica
- Integração com OpenAI, Hugging Face e APIs personalizadas
- Ferramentas de monitoramento e depuração embutidas
- Concorrência e cache configuráveis
Os benefícios
- Prototipagem rápida de agentes de IA
- Melhoria na modularidade e reaproveitamento
- Integração simplificada com LLMs e APIs
- Manutenção aprimorada de fluxos de trabalho complexos
- Extensibilidade de código aberto
Principais Casos de Uso & Aplicações de LangGraph
- Chatbots de suporte ao cliente automatizado
- Pipelines de processamento e resumo de dados
- Assistentes de pesquisa inteligentes para recuperação de informações
- Automação de fluxo de trabalho para processos empresariais
FAQs sobre LangGraph
Informações da Empresa LangGraph
Avaliações de LangGraph
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de LangGraph?
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- Agent Runner
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