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LangGraph Framework Cheat Sheet

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

Traduzione:

Struttura del progetto

Traduzione:

Concetti core

Gestione dello Stato

Traduzione:

Costruzione del grano

Traduzione:

Attuazione del nodo

Funzioni di nodo di base

Traduzione:

Modelli di nodo avanzati

Traduzione:

Nodi di integrazione degli strumenti

Traduzione:

Logica condizionale e Routing

Routing dinamico

Traduzione:

Alberi di decisione complessi

Traduzione:

Lavorazione parallela e concorrenza

Esecuzione parallela dei nodi

Traduzione:

Bilanciamento del carico e gestione delle risorse

Traduzione:

Memoria e persistenza

Checkpoint e Persistenza dello Stato

Gestione del thread e gestione delle sessioni

Traduzione:

Integrazione della memoria a lungo termine

Traduzione:

Streaming e elaborazione in tempo reale

Elaborazione del flusso

Traduzione:

Integrazione WebSocket

Traduzione:

Distribuzione della produzione

Distribuzione della piattaforma LangGraph

Traduzione:

Docker Deployment

Traduzione: Traduzione:

Deployment Kubernetes

Traduzione:

Monitoraggio e Osservabilità

Configurazione completa di monitoraggio

Traduzione:

Migliori Pratiche e Modelli

Principi di progettazione del grafico

  • Risponsabilità personale Ogni nodo dovrebbe avere uno scopo chiaro e mirato
  • ** Gestione dello stato ** Schema di progettazione con attenzione 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

  • Elaborazione della borsa # Gruppo operazioni simili per efficienza

  • Memory Management Monitorare e ottimizzare l'utilizzo della memoria

Considerazioni di sicurezza

  • ** Validazione dell'ingresso**: Convalida tutti gli ingressi 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. *