LangChain hat LangGraph v0.1 und LangGraph Cloud eingeführt, um agentenbasierte Anwendungen mit robuster Infrastruktur und Tools für skalierbare, zuverlässige Bereitstellungen zu verbessern. Bei der Agentenbereitstellung handelt es sich um den Prozess der Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von Software-Agenten, die spezifische Aufgaben automatisiert ausführen. Diese Agenten können in verschiedenen Systemen und Anwendungen arbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die normalerweise menschliche Interaktion erfordern würden.
Das musst Du wissen – LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud
LangGraph Framework: Bietet detaillierte Kontrolle über Agenten-Workflows und unterstützt komplexe, mehrteilige Systeme.
Mensch-Agenten-Zusammenarbeit: Ermöglicht die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent mit Funktionen wie Workflow-Bearbeitung und „Time Travel“.
LangGraph Cloud: Infrastruktur für skalierbare Agentenbereitstellung, derzeit in geschlossener Beta.
Integriertes Monitoring: LangGraph Studio hilft bei der Fehlerbehebung, Visualisierung und Überwachung der Agentenleistung.
Branchenübernahme: Wird von führenden Unternehmen wie Klarna, Replit und Elastic genutzt.
LangGraph, ein Framework zum Aufbau agentischer und mehrteiliger Anwendungen, konzentriert sich auf Präzision und Kontrolle. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger, dem LangChain AgentExecutor, bietet LangGraph eine flexible API, die Entwicklern die Gestaltung benutzerdefinierter kognitiver Architekturen ermöglicht und somit die zuverlässige Ausführung von Aufgaben unterstützt.
LangGraph erlaubt es Entwicklern, maßgeschneiderte kognitive Architekturen zu erstellen, die genau den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendung entsprechen. Dies ermöglicht es, komplexe und mehrteilige Agenten-Workflows zu verwalten und sicherzustellen, dass die Agenten ihre Aufgaben zuverlässig und effizient ausführen. Diese erhöhte Kontrolle und Anpassungsfähigkeit ist besonders wertvoll für Unternehmen, die hochspezialisierte AI-Lösungen entwickeln.
Ein herausragendes Merkmal von LangGraph ist seine Unterstützung für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent. Durch die Persistenzschicht von LangGraph können Workflows gespeichert, bearbeitet und wieder aufgenommen werden. Dies ermöglicht es Menschen, in den Entscheidungsprozess der Agenten einzugreifen, Änderungen vorzunehmen und Genehmigungen zu erteilen, bevor die Agenten ihre Aufgaben fortsetzen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen menschliche Aufsicht und Kontrolle erforderlich sind, um sicherzustellen, dass die Agenten die gewünschten Ergebnisse liefern.
Garrett Spong von Elastic betont die Bedeutung dieser Funktion: „LangGraph legt den Grundstein für den Aufbau und die Skalierung von AI-Workloads und ermöglicht schnelle Iterationen und Debugging.“ Diese Möglichkeit zur schnellen Anpassung und Fehlerbehebung ist ein wichtiger Vorteil von LangGraph, der Entwicklern hilft, ihre Agenten effizienter zu gestalten und schneller auf Veränderungen und Herausforderungen zu reagieren.
LangGraph Cloud
LangGraph Cloud bietet die Infrastruktur für skalierbare Agentenbereitstellung. Es verwaltet Aufgabenwarteschlangen, Server und einen robusten Postgres-Checkpointer, um fehlertolerante Skalierbarkeit zu gewährleisten. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören:
Double-Texting: Handhabt neue Benutzereingaben mit Strategien wie Ablehnen, Warteschlange, Unterbrechen und Zurücksetzen.
Asynchrone Hintergrundjobs: Unterstützt lang laufende Aufgaben mit Polling oder Webhook-Abschlussprüfungen.
Cron-Jobs: Automatisiert gängige Aufgaben nach einem Zeitplan.
LangGraph Cloud stellt sicher, dass Agenten ihre Aufgaben auch unter hoher Last zuverlässig ausführen können. Die Fähigkeit, neue Benutzereingaben flexibel zu handhaben, ist besonders wichtig in Szenarien, in denen Agenten kontinuierlich mit neuen Daten und Anfragen umgehen müssen. Die Unterstützung für asynchrone Hintergrundjobs und automatisierte Cron-Jobs ermöglicht es Entwicklern, wiederkehrende Aufgaben effizient zu verwalten und sicherzustellen, dass ihre Agenten immer auf dem neuesten Stand sind.
LangGraph Studio verbessert die Entwicklererfahrung durch die Visualisierung von Agenten-Trajektorien, Debugging und Teilen mit Stakeholdern. Die Bereitstellung wird durch einen Ein-Klick-Prozess von GitHub aus vereinfacht, der sich in LangSmith zur Überwachung und Verfolgung der Leistung integriert. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, die Leistung ihrer Agenten kontinuierlich zu überwachen und sicherzustellen, dass sie den gewünschten Anforderungen entsprechen.
Sathish Muthukrishnan, Chief Information, Data and Digital Officer bei Ally Financial, lobt LangGraph: „Wir sind begeistert von LangGraph, das zentral für unsere Experimente mit mehrteiligen agentischen Workflows ist.“ Diese positive Rückmeldung unterstreicht den Wert, den LangGraph für Unternehmen bietet, die innovative AI-Lösungen entwickeln.
Um mit LangGraph zu beginnen, besuchen Sie das GitHub-Projekt und für LangGraph Cloud, treten Sie der Warteliste bei.
LangChain’s innovative Werkzeuge sind darauf ausgelegt, die Lücke zwischen Benutzererwartungen und Agentenfähigkeiten zu schließen und Entwicklern zu ermöglichen, ausgefeilte, produktionsreife AI-Anwendungen zu erstellen.
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Für weitere Informationen, besuchen Sie den originalen LangChain Blog.
