Panoramica¶
LangGraph rappresenta un cambiamento di paradigma nella costruzione dei flussi di lavoro dell'agente AI, offrendo un quadro di orchestrazione che porta il controllo e la flessibilità senza precedenti alle applicazioni basate sull'agente. Sviluppato dal team di LangChain, LangGraph affronta i limiti dei tradizionali quadri di agenti lineari introducendo un approccio basato su grafi in cui i flussi di lavoro complessi sono strutturati come nodi e bordi interconnessi, consentendo sofisticati sistemi multi-agenti in grado di gestire logica di ramificazione, esecuzione condizionale e interazioni di stato.
Ciò che distingue LangGraph è la sua capacità di modellare flussi complessi di lavoro reali che richiedono punti di decisione, elaborazione parallela e routing dinamico basato su risultati intermedi. A differenza di semplici approcci basati sulla catena, LangGraph consente agli sviluppatori di creare flussi di lavoro in cui gli agenti possono collaborare, competere o operare in modo indipendente mantenendo lo stato e il contesto condivisi. Questo lo rende particolarmente potente per applicazioni che richiedono ragionamenti sofisticati, risoluzione di problemi multi-step e comportamento adattativo basato sulle condizioni di cambiamento.
Il framework combina la flessibilità del calcolo basato sui grafici con l'affidabilità necessaria per i sistemi di produzione, offrendo funzionalità come persistenza, streaming, supporto debug e distribuzione senza soluzione di continuità attraverso la piattaforma LangGraph. Questo posiziona LangGraph come la soluzione per gli sviluppatori che costruiscono applicazioni AI di nuova generazione che richiedono più di semplici modelli di risposta alle richieste.
Installazione e configurazione¶
Installazione di base¶
Traduzione:
Configurazione dell'ambiente¶
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Struttura del progetto¶
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Core Concepts¶
Gestione dello stato¶
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Graph Construction¶
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Node Implementation¶
Funzioni di nodo di base¶
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Advanced Node Patterns¶
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Nodi di integrazione degli strumenti¶
Traduzione:
Logica condizionale e routine¶
Dynamic Routing¶
Traduzione:
Alberi di decisione complessi¶
Traduzione:
Elaborazione parallela e concorrenza¶
Esecuzione parallela dei nodi¶
Traduzione:
Bilanciamento del carico e gestione delle risorse¶
Traduzione:
Memoria e persistenza¶
Checkpointing and State Persistenza¶
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Gestione del filo e gestione della sessione¶
Traduzione:
Integrazione Memoria a lungo termine¶
Traduzione:
Streaming e elaborazione in tempo reale¶
# Stream Processing¶
Traduzione:
WebSocket Integrazione¶
Traduzione:
Distribuzione della produzione¶
LangGraph Platform Deployment¶
Traduzione:
Docker Deployment¶
Traduzione: Traduzione:
Kubernetes Deployment¶
Traduzione:
Monitoraggio e osservabilitö
Configurazione completa di monitoraggio¶
Traduzione:
Migliori Pratiche e Modelli¶
Graph Design Principles¶
- Si'. Ogni nodo dovrebbe avere uno scopo chiaro e mirato
- State Management: schema di progettazione attentamente per evitare bloat
- Error Handling: Implementa la gestione completa degli errori e il recupero
- Resource Management: Monitorare e gestire le risorse computazionali
- Testing: Crea test di unità per singoli nodi e test di integrazione per i flussi di lavoro
Ottimizzazione delle prestazioni¶
- Parallel Processing: Esecuzione parallela in caso di necessità
- Caching: Caching di implementazione per operazioni costose
- Resource Pooling: Utilizzare la connessione pooling per servizi esterni
- Batch Processing: Gruppo operazioni simili per efficienza
- "Memory Management" Monitorare e ottimizzare l'utilizzo della memoria
Considerazioni di sicurezza¶
- ** Convalida dell'ingresso**: Convalida tutti gli input per prevenire attacchi di iniezione
- Controllo di accesso: implementazione corretta autenticazione e autorizzazione
- Data Privacy: gestire i dati sensibili secondo le normative sulla privacy
- API Security: Secure API endpoints e gestire il limite dei tassi
- Audit Logging: Mantenere percorsi di audit completi
*Questo foglio completo LangGraph cheat fornisce tutto il necessario per costruire flussi di lavoro sofisticati e di agente AI. Dalla costruzione di grafici di base ai modelli avanzati di distribuzione della produzione, utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per creare applicazioni AI potenti e scalabili con l'approccio basato sui grafici di LangGraph. *