O desenvolvimento de Large Language Models (LLM) seguiu um curso típico: primeiro são criados protótipos e scripts de demonstração – por exemplo, para chatbots e sistemas RAG – e depois cresce o desejo por funções poderosas e integradas para pesquisa inteligente, conteúdo automatizado ou fluxos de trabalho semelhantes a agentes em aplicações existentes. Neste ponto, uma única chamada de função para o modelo não é mais suficiente. O que é necessário são mecanismos de orquestração, gerenciamento de estado e controle que possam ser integrados em uma arquitetura pronta para produção.
- LangGraph é uma extensão da estrutura LangChain para agentes e fluxos de trabalho de IA complexos e com estado.
- Ele organiza sistemas de agentes e modela processos de IA como gráficos.
- A intervenção humana pode ser integrada no processo de tomada de decisão da IA.
- Os pontos de verificação salvam o estado de execução após cada etapa de processamento. Isso permite que o fluxo de trabalho continue em execução em um endpoint válido após um erro ou uma interrupção.
Dr. Fabian Deitelhoff é Gerente de TI, Chefe de Desenvolvimento de Software e Chefe de Produto na Mitra Pendidikan GmbH. Ele também trabalha como escritor, palestrante e desenvolvedor de software.
O LangGraph se consolidou como um software especializado neste ambiente. É um modelo de agente baseado em LLM como um gráfico, fornecendo não apenas pipelines lineares, mas também fluxos de trabalho ramificados, cíclicos e reexecutados.
LangGraph foi projetado como uma estrutura de orquestração de baixo nível que se baseia nos LangChain Primitives, mas permanece próximo dos detalhes da execução do agente. Mostra como o agente funciona internamente, como as etapas que ele executa quando, os dados passados entre as etapas e os caminhos que ele ativa como resultado de suas decisões. Primitivos LangChain são os blocos de construção básicos que podem ser usados para criar aplicativos baseados em grandes modelos de linguagem. Eles são a base técnica para o desenvolvimento de aplicações LLM de forma modular, flexível e compreensível.
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