LangGraph

LangGraph là khung xây dựng AI agent gồm nhiều bước do nhà phát triển LangChain cung cấp. LLM được coi là một "cấu trúc biểu đồ có trạng thái" thay vì một lệnh gọi duy nhất và các chuyển đổi, nhánh và vòng lặp giữa các nút có thể được mô tả một cách khai báo. Đây là một lựa chọn dành cho các nhóm phát triển quảng bá SaaS, các công cụ nội bộ và tự động hóa hỗ trợ khách hàng làm nền tảng phát triển cho các AI agent kinh doanh tự động thực hiện các quy trình công việc phức tạp như nghiên cứu → lập kế hoạch → thực thi công cụ → xác minh → thử lại.

Các tính năng chính

Thực thi biểu đồ với quản lý trạng thái: Xác định luồng suy nghĩ của agent với các nút (quy trình) và các cạnh (chuyển tiếp). Có thể kết hợp phân nhánh có điều kiện, thực thi song song và con người trong vòng lặp (các bước phê duyệt của con người) và xử lý nhiều giai đoạn trước đây được viết bằng hàng trăm dòng mã điều khiển có thể được biểu thị bằng định nghĩa biểu đồ gồm vài chục dòng.

Tính kiên trì và điểm kiểm tra: Lưu trạng thái của từng bước trong DB, cho phép bạn tạm dừng và tiếp tục các tác vụ dài hạn cũng như quay lại các điểm trong quá khứ. Đảm bảo dung sai thời gian chờ ngay cả đối với các AI agent điều tra mất hơn 30 phút.

Tích hợp LangSmith: Trực quan hóa đầu vào/đầu ra, mức tiêu thụ mã thông báo và thời gian thực hiện cho mỗi nút. Giảm đáng kể thời gian gỡ lỗi trong quá trình vận hành sản xuất so với các phương pháp thông thường.

Tổ chức nhiều agent: Các mẫu kiểu giám sát, kiểu phân cấp và kiểu bầy đàn có sẵn, cho phép bạn thực hiện hành vi hợp tác giữa các nhóm agent chuyên biệt.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Nếu bạn kiểm tra cấu trúc giá chính thức, bản thân LangGraph có thể được sử dụng miễn phí theo mã nguồn mở (giấy phép MIT). LangSmith để giám sát hoạt động có cấu trúc Nhà phát triển $0/tháng (tối đa 5.000 dấu vết) và Plus $39/vị trí/tháng, đồng thời giai đoạn PoC có thể được bắt đầu từ 0 yên Nhật, đây là một lợi thế so với các đối thủ cạnh tranh AgentKit và CrewAI. Yếu tố khác biệt là "sự mạnh mẽ của quản lý trạng thái", với thiết kế cho phép bạn dễ dàng viết các luồng công việc phức tạp (phê duyệt, tạm giam, điều tra song song), trái ngược với một giải pháp thay thế đơn giản chỉ có thể tạo một vòng lặp ReAct đơn giản. Đối với ROI dự kiến, có nhiều trường hợp sử dụng trong đó các nhiệm vụ nghiên cứu, tóm tắt và tạo báo cáo thường mất một ngày-người được thay thế bằng 15-30 phút thực thi agent và giả sử rằng 20 trường hợp được xử lý mỗi tháng, dự kiến ​​sẽ giảm lượng giờ công tương đương với một người-tháng.

Người dùng dự định

Nó phù hợp cho các nhóm phát triển muốn chuyển từ PoC sang vận hành sản xuất các ứng dụng LLM và các doanh nghiệp SaaS muốn tạo các AI agent kinh doanh nội bộ liên quan đến việc cộng tác nhiều công cụ và các nhiệm vụ dài hạn. Mặt khác, nó không phù hợp với những người không phải là kỹ sư chỉ muốn tạo một chatbot không có mã hoặc cho các ứng dụng chỉ yêu cầu thực thi một lần prompt vì chi phí học tập không đáng có.

Khung xây dựng AI agent nhiều bước dựa trên LangChain. Có thể thiết kế quy trình làm việc AI với logic phân nhánh phức tạp dựa trên máy trạng thái và biểu đồ. Đây là một loại LangChain cao hơn và hỗ trợ hợp tác đa agent + con người trong vòng lặp. mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí, một lựa chọn dành cho các nhà phát triển nói rằng ``Chuỗi là chưa đủ'' khi thiết kế một AI agent chính thức.