LangGraph Framework 열 시트
제품정보
LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 패러다임 교대를 대표하며 에이전트 기반 응용 분야에 탁월한 제어 및 유연성을 제공하는 최첨단 관현악 프레임워크를 제공합니다. LangChain 팀에 의해 개발, LangGraph 전통적인 선형 에이전트 프레임 워크의 제한을 해결하여 복잡한 워크플로가 상호 연결 된 노드와 가장자리로 구조화되는 그래프 기반 접근을 도입하여 기존의 선형 에이전트 프레임 워크의 한계를 해결, 논리를 처리 할 수있는 정교한 멀티 시약 시스템을 활성화, 조건 실행, 그리고 최첨단 상호 작용.
LangGraph apart는 중간 결과에 근거를 둔 결정점, 평행한 가공 및 동적인 여정을 요구하는 복잡한 실제 작업 흐름을 모델링하는 능력입니다. 간단한 체인 기반 접근과 달리, LangGraph는 개발자가 공유 상태 및 컨텍스트를 유지하면서 에이전트가 협업, 경쟁, 또는 독립적으로 작동 할 수있는 워크플로우를 만들 수 있습니다. 이것은 정교한 소싱, 다단계 문제 해결 및 변화 조건에 근거한 적응 행동을 요구하는 신청을 위해 특히 강력합니다.
프레임 워크는 생산 시스템에 필요한 신뢰성을 가진 그래프 기반 계산의 유연성을 결합하여 persistence, Streaming, 디버깅 지원 및 LangGraph Platform을 통해 원활한 배포 기능을 제공합니다. 개발자를 위한 Go-to 솔루션으로 이 위치 LangGraph는 간단한 요청 응답 패턴을 필요로 하는 차세대 AI 애플리케이션을 구축합니다.
설치 및 설치
기본 설치
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환경 설정
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프로젝트 구조
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핵심 개념
국가 관리
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그래프 건설
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노드 구현
Basic Node 기능
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고급 노드 패턴
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도구 통합 노드
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상태 논리 및 여정
동적인 Routing
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복잡한 결정 트리
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병렬 처리 및 Concurrency
병렬 노드 실행
ο 회원 관리
Load Balancing 및 자원 관리
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기억과 지속
선택 및 상태 Persistence
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스레드 관리 및 세션 처리
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장기 기억 통합
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스트리밍 및 실시간 처리
Stream 처리
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WebSocket 통합
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생산 Deployment
LangGraph 플랫폼 배포
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Docker 배포
카지노사이트 오프화이트
Kubernetes 배포
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모니터링 및 Observability
종합 모니터링 설정
오프화이트
모범 사례 및 패턴
그래프 디자인 원칙
- ** 단 하나 책임 **: 각 노드는 명확하고 집중된 목적을 가지고 있어야 합니다.
- 단계 관리: 디자인 상태 schema는 bloat를 피하기 위하여 주의깊게
- Error Handling: 종합 오류 처리 및 복구
- ** 자원 관리 ** : 계산 자원 모니터링 및 관리
- Testing: 워크플로우를 위한 개별 노드 및 통합 테스트를 위한 단위 테스트 생성
성능 최적화
- Parallel Processing: 적절한 레버리지 병렬 실행
- Caching: 비싼 가동을 위한 캐싱 구현
- ** 자원 풀 **: 외부 서비스에 대한 연결 풀링
- ** 배치 처리**: Group 효율성을 위한 유사한 가동
- ** 메모리 관리 **: 모니터 및 최적화 메모리 사용
보안 고려 사항
- ** 입력 유효성**: 주사 공격을 방지하기 위해 모든 입력을 검증
- Access Control: 적절한 인증 및 인증 구현
- Data Privacy: 개인 정보 보호 규정에 따라 민감한 데이터 처리
- API Security: 보안 API 엔드포인트 및 관리 속도 제한
- Audit Logging: 종합 감사 트레일 유지
이 포괄적 인 LangGraph 속임수 시트는 정교한 최첨단 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 기본 그래프 구조에서 고급 생산 배치 패턴에 이르기까지이 예제 및 모범 사례를 사용하여 LangGraph의 그래프 기반 접근 방식과 강력한 확장 가능한 AI 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 필수