LangGraph – nowe możliwości dla agentów AI bazujących na LLM

LangGraph, nowy framework rozwijany przez LangChain, stanowi istotny krok naprzód w projektowaniu aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM). Wyróżnia się on zdolnością do tworzenia stanowych (ang. stateful) systemów wieloagentowych. Przełomowość LangGraph polega na umożliwieniu programistom definiowania, w jaki sposób agenci AI przetwarzają informacje i podejmują decyzje, co przypomina tworzenie szczegółowych projektów architektonicznych dla złożonych budynków.

Kluczowe cechy i zastosowania

LangGraph oferuje zestaw funkcji, które wyróżniają go na tle innych rozwiązań. Zarządzanie stanem pozwala agentowi na pamiętanie poprzednich interakcji, co jest kluczowe dla spójności i ciągłości przetwarzania informacji. Elastyczne routowanie umożliwia definiowanie złożonych ścieżek przepływu danych pomiędzy komponentami, co zwiększa adaptacyjność agenta. Możliwość zapisu i wznowienia pracy (persistence) oraz wizualizacja struktury agenta dodatkowo ułatwiają rozwój i debugowanie.

Potencjał LangGraph został zademonstrowany na przykładzie potoku analizy tekstu, który składa się z trzech etapów. Pierwszym z nich jest klasyfikacja, która pozwala na kategoryzowanie tekstu do predefiniowanych kategorii. Następnie, proces ten obejmuje ekstrakcję encji, identyfikując kluczowe elementy takie jak osoby, organizacje czy lokalizacje. Ostatnim etapem jest sumaryzacja, polegająca na generowaniu zwięzłego streszczenia. Przykład ten podkreśla modułową i rozszerzalną naturę podejścia LangGraph do zadań przetwarzania języka naturalnego.

Budowa potoku analizy tekstu

Implementacja rozwiązania z LangGraph rozpoczyna się od konfiguracji środowiska, w tym instalacji niezbędnych pakietów, takich jak langgraph i langchain-openai. Następnie, kluczowe jest skonfigurowanie klucza API OpenAI, co zapewnia dostęp do zaawansowanych modeli językowych, takich jak GPT-4o-mini.

Centralnym elementem każdego agenta zbudowanego w LangGraph jest zarządzanie pamięcią. Odbywa się to poprzez zdefiniowanie struktury stanu za pomocą TypedDict, która przechowuje informacje takie jak tekst wejściowy, jego klasyfikacja, wyekstrahowane encje oraz streszczenie. Takie podejście umożliwia agentowi utrzymywanie kontekstu przez cały cykl przetwarzania.

Kolejnym etapem jest tworzenie poszczególnych „umiejętności” agenta, które w LangGraph są reprezentowane przez węzły. Każdy węzeł odpowiada za konkretne zadanie, np. klasyfikację, ekstrakcję encji, czy sumaryzację. Przykładem jest węzeł klasyfikujący, który na podstawie promptu identyfikuje kategorię tekstu jako „News”, „Blog”, „Research” lub „Other”. Podobnie, węzły ekstrakcji encji i sumaryzacji wykorzystują modele LLM do realizacji swoich funkcji.

Architektura grafowa i dynamiczne ścieżki

Po zdefiniowaniu węzłów, LangGraph umożliwia połączenie ich w skoordynowany system za pomocą struktury grafu. Proces ten polega na dodawaniu węzłów do wykresu stanu (StateGraph) i definiowaniu krawędzi, które określają przepływ danych. Punkt wejścia (set_entry_point) wskazuje pierwszy węzeł, a add_edge łączy kolejne etapy, prowadząc do węzła końcowego (END). Dzięki temu, dane przepływają sekwencyjnie przez klasyfikację, ekstrakcję encji i sumaryzację.

Co istotne, LangGraph pozwala na rozbudowę możliwości agenta o dodatkowe funkcje, takie jak analiza sentymentu. Wymaga to aktualizacji stanu agenta o nowe pole, a następnie dodania nowego węzła odpowiedzialnego za tę funkcję. Agenci LangGraph mogą dynamicznie dostosowywać swój proces decyzyjny. Dzięki krawędziom warunkowym, agent może, na przykład, przeprowadzać ekstrakcję encji tylko dla artykułów typu „News” lub „Research”, pomijając ten krok dla blogów. Taka zdolność do podejmowania decyzji na podstawie kontekstu pozwala na bardziej inteligentne, szybsze i efektywniejsze kosztowo działanie.

Wizualizacja i testowanie

LangGraph umożliwia wizualizację zbudowanych grafów, co znacząco pomaga w zrozumieniu i optymalizacji złożonych przepływów. Testowanie agenta odbywa się poprzez podanie tekstu wejściowego i obserwację wyników klasyfikacji, ekstrakcji encji i streszczenia. Możliwość szybkiego sprawdzenia działania agenta z różnymi danymi wejściowymi jest kluczowa dla procesu rozwoju.

LangGraph stanowi znaczące narzędzie w ekosystemie LangChain, umożliwiając tworzenie zaawansowanych agentów AI zdolnych do złożonej analizy i interakcji z danymi tekstowymi. Jego grafowe podejście do projektowania systemów pozwala na budowanie modułowych, rozszerzalnych i adaptacyjnych aplikacji AI. Otwiera to nowe perspektywy dla zastosowań LLM, oferując programistom elastyczność i kontrolę, niezbędną do realizacji coraz bardziej skomplikowanych zadań.