Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière de construire des assistants IA ou d’améliorer les temps d’exécution, vous serez peut-être intéressé par LangGraph, spécialement conçu pour vous aider à renforcer vos agents IA en permettant des interactions cycliques dynamiques entre différents composants. LangGraph est une bibliothèque pour construire des applications multi-acteurs avec des LLMs, construite au dessus de (et destinée à être utilisée avec) LangChain. Elle étend le langage d’expression LangChain avec la possibilité de coordonner plusieurs chaînes (ou acteurs) à travers plusieurs étapes de calcul de manière cyclique. Il est inspiré par Pregel et Apache Beam. L’interface actuellement exposée est inspirée de NetworkX.
Imaginez un outil qui simplifie la tâche complexe de gestion des agents d’exécution, rendant le processus de développement plus fluide et plus efficace. C’est exactement ce que LangGraph, le dernier ajout à la bibliothèque Langchain, offre aux développeurs. Cet outil est conçu pour gérer les étapes de calcul cycliques, qui sont essentielles pour les applications nécessitant des interactions itératives. Il s’agit d’un module sophistiqué qui va au-delà des principes de base, en orchestrant le flux d’agents, ou « acteurs », dans des processus en boucle. Ce module est particulièrement utile dans les scénarios où une communication continue entre les composants est nécessaire.
LangGraph, la nouvelle bibliothèque Langchain
LangGraph se distingue en offrant un niveau de contrôle sur les modèles linguistiques dans des environnements marqués par des processus en boucle et l’incertitude. Elle agit comme un chef d’orchestre, en veillant à ce que vos modèles linguistiques fonctionnent ensemble de manière transparente, quelle que soit la complexité de la tâche à accomplir. Que vous déployiez des agents conversationnels avancés ou des systèmes à boucle humaine, LangGraph simplifie le processus et vous offre un contrôle sans précédent.
Au cœur de LangGraph se trouve le concept de machine à états, qui est crucial pour dicter les actions et les transitions du programme. Cela vous permet de définir les comportements des agents et leurs réponses à divers déclencheurs, garantissant ainsi une séquence d’interactions harmonieuse. La boîte à outils de la bibliothèque, qui comprend des nœuds, des graphes d’état et des arêtes, vous permet de concevoir des comportements d’agents complexes avec une grande précision.
LangGraph est un outil qui libère tout le potentiel des agents dans les environnements de calcul cycliques. Rendez-vous sur le site officiel de LangGraph pour en savoir plus sur sa toute dernière bibliothèque. Que vous travailliez sur des agents conversationnels ou des systèmes à boucle humaine, LangGraph vous offre l’adaptabilité et le contrôle dont vous avez besoin. Avec le soutien de Langchain et d’une communauté dévouée, vous êtes bien équipé pour plonger dans le domaine avancé de la technologie d’exécution des agents.
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