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그래프 기반 오케스트레이션

  • LangGraph é uma estrutura de IA multi-agente baseada em gráficos que coordena múltiplos agentes para geração de código, depuração e chat.
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    O que é LangGraph-MultiAgent for Code and Chat?
    LangGraph fornece um sistema multi-agente flexível baseado em gráficos direcionados, onde cada nó representa um agente de IA especializado em tarefas como síntese de código, revisão, depuração ou chat. Usuários definem fluxos de trabalho em JSON ou YAML, especificando funções dos agentes e caminhos de comunicação. LangGraph gerencia a distribuição de tarefas, o roteamento de mensagens e o tratamento de erros entre os agentes. Suporta integração com várias APIs de LLM, agentes customizáveis e visualização dos fluxos de execução. Com acesso via CLI e API, LangGraph simplifica a construção de pipelines automatizados complexos para desenvolvimento de software, desde a geração inicial de código até testes contínuos e assistência interativa ao desenvolvedor.
  • Uma estrutura baseada em Python que permite a criação de agentes de IA modulares usando LangGraph para orquestração dinâmica de tarefas e comunicação multi-agente.
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    O que é AI Agents with LangGraph?
    AI Agents com LangGraph aproveita uma representação gráfica para definir relacionamentos e comunicação entre agentes de IA autônomos. Cada nó representa um agente ou ferramenta, permitindo decomposição de tarefas, personalização de prompts e roteamento dinâmico de ações. A estrutura integra-se perfeitamente com LLMs populares e suporta funções de ferramenta personalizadas, armazenamentos de memória e registro para depuração. Desenvolvedores podem prototipar fluxos de trabalho complexos, automatizar processos de múltiplas etapas e experimentar interações colaborativas de agentes com apenas algumas linhas de código Python.
  • LangGraph permite que desenvolvedores Python construam e aportem fluxos de trabalho de agentes de IA personalizados usando pipelines modulares baseados em gráficos.
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    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.
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