In AI-gesteuerten Anwendungen erfordern komplexe Aufgaben häufig in mehrere Unteraufgaben. Die genauen Unteraufgaben können jedoch in vielen realen Szenarien nicht vorbestimmt werden. In der automatisierten Codegenerierung hängen beispielsweise die Anzahl der zu ändernden Dateien und die erforderlichen Änderungen vollständig von der angegebenen Anforderung ab. Die traditionellen parallelisierten Workflows kämpfen unvorhersehbar und müssen im Voraus vordefinierte Aufgaben erfordern. Diese Steifigkeit begrenzt die Anpassungsfähigkeit von AI -Systemen.
Die Workflow-Agenten der Orchestrator-Arbeiter in Langgraph führen jedoch einen flexibleren und intelligenteren Ansatz, um diese Herausforderung anzugehen. Anstatt sich auf statische Aufgabendefinitionen zu verlassen, a Central Orchestrator LLM analysiert den Eingang dynamischbestimmt die erforderlichen Unteraufgaben und delegiert sie an spezialisierte Arbeiter -LLMs. Der Orchestrator sammelt und synthetisiert dann die Ausgänge und stellt ein zusammenhängendes Endergebnis sicher. Diese Gen AI Providers Aktivieren Sie Echtzeit-Entscheidungsfindung, adaptives Taskmanagement und höhere Genauigkeit, um sicherzustellen, dass komplexe Workflows mit intelligenterer Beweglichkeit und Präzision behandelt werden.
In diesem Sinne tauchen wir in das ein, worum es bei dem Workflow-Agenten von Orchestrator-Workflows in Langgraph geht.
Innerhalb von Langgraphs Orchestrator-Staff Agent: Smarter Activity Distribution
Die Orchestrator-Mitarbeiter Workflow Agent in Langgraph ist für dynamische Aufgabendelegation ausgelegt. In diesem Setup analysiert ein zentraler Orchestrator -LLM die Eingabe, unterteilt ihn in kleinere Unteraufgaben und weist sie spezialisierten Employee -LLMs zu. Sobald die Arbeiter -Agenten ihre Aufgaben erledigt haben, synthetiert der Orchestrator ihre Ausgaben zu einem zusammenhängenden Endergebnis.
Der Hauptvorteil der Verwendung des Workflow-Agenten für Orchestrator-Mitarbeiter ist:
- Anpassungsaufgabenhandhabung: Unteraufgaben werden nicht vordefiniert, sondern dynamisch bestimmt, wodurch der Workflow hoch flexibel ist.
- Skalierbarkeit: Der Orchestrator kann mehrere Arbeiter nach Bedarf effizient verwalten und skalieren.
- Verbesserte Genauigkeit: Das System sorgt für präzisere und kontextbezogene Ergebnisse, indem sie Aufgaben dynamisch an spezialisierte Arbeitnehmer delegieren.
- Optimierte Effizienz: Aufgaben werden effizient verteilt, wodurch Engpässe verhindern und nach Möglichkeit parallele Ausführung ermöglichen.
Schauen wir uns kein Beispiel an. Erstellen wir einen Orchestrator-Arbeiter-Workflow-Agenten, der die Eingabe des Benutzers als Weblog-Thema verwendet, z. B. ein Weblog auf Agentenlappen. ““ Der Orchestrator analysiert das Thema und plant verschiedene Abschnitte des Blogs, einschließlich Einführung, Konzepte und Definitionen, aktuelle Anwendungen, technologischen Fortschritte, Herausforderungen und Einschränkungen und mehr.
Importieren der erforderlichen Bibliotheken.
Jetzt müssen wir die LLM laden. Für diesen Weblog werden wir das QWEN2.5-32B-Modell von COQ verwenden.
Lassen Sie uns nun eine pydantische Klasse erstellen, um sicherzustellen, dass die LLM strukturierte Ausgabe erzeugt. In der pydantischen Klasse stellen wir sicher, dass das LLM eine Liste von Abschnitten erstellt, die jeweils den Abschnittsnamen und die Beschreibung enthalten. Diese Abschnitte werden später den Arbeitnehmern gegeben, damit sie parallel an jedem Abschnitt arbeiten können.
Jetzt müssen wir die Zustandsklassen erstellen, die einen Graph -Standing mit gemeinsam genutzten Variablen darstellen. Wir werden zwei staatliche Klassen definieren: einen für den gesamten Graph State und einen für den Arbeitnehmerstaat.
Jetzt können wir die Knoten definieren – den Orchestratorknoten, den Arbeiterknoten, den Synthesizerknoten und den bedingten Knoten.
Orchestratorknoten: Dieser Knoten ist für die Generierung der Abschnitte des Blogs verantwortlich.
Arbeiterknoten: Dieser Knoten wird von den Arbeitnehmern verwendet, um Inhalte für die verschiedenen Abschnitte zu generieren
Synthesizerknoten: Dieser Knoten nimmt die Ausgabe jedes Arbeiters an und kombiniert ihn, um die endgültige Ausgabe zu erzeugen.
Bedingter Knoten, um Arbeiter zuzuweisen: Dies ist der bedingte Knoten, der für die Zuweisung der verschiedenen Abschnitte des Blogs verschiedenen Arbeitnehmern verantwortlich ist.
Lassen Sie uns nun das Diagramm erstellen.
Wenn Sie das Diagramm mit einem Thema aufrufen, unterteilt der Orchestratorknoten es in Abschnitte, der bedingte Knoten bewertet die Anzahl der Abschnitte und weist die Arbeitnehmer dynamisch zu – beispielsweise werden zwei Arbeiter erstellt. Jeder Arbeiterknoten generiert dann Inhalte für seinen zugewiesenen Abschnitt parallel. Schließlich kombiniert der Synthesizer -Knoten die Ausgänge in einem zusammenhängenden Weblog und gewährleistet einen effizienten und organisierten Inhaltserstellungsprozess.
Es gibt auch andere Anwendungsfälle, die wir mit dem Orchestrator-Workflow-Agenten lösen können. Einige von ihnen sind unten aufgeführt:
- Automatisierte Testfallgenerierung -Testen der Einheiten durch automatische Generierung von Code-basierten Testfällen.
- Codequalitätssicherung – Gewährleistung einer konsistenten Codestandards durch Integration Automatisierte Testgenerierung in CI/CD -Pipelines.
- Softwaredokumentation – Generieren von UML- und Sequenzdiagrammen für eine bessere Projektdokumentation und Verständnis.
- Legacy Code Refactoring -Unterstützung bei der Modernisierung und Prüfung von Legacy-Anwendungen durch automatische generierende Testabdeckung.
- Beschleunigung von Entwicklungszyklen – Reduzierung der manuellen Anstrengungen beim Schreiben von Checks, sodass Entwickler sich auf die Entwicklung von Merkmalen konzentrieren können.
Der Workflow -Agent von Orchestrator Staff erhöht nicht nur die Effizienz und Genauigkeit, sondern verbessert auch die Wartbarkeit und die Zusammenarbeit von Code und Zusammenarbeit in den Groups.
Schließungsleitungen
Abschließend stellt der Orchestrator-Workflow-Agent in Langgraph einen zukunftsorientierten und skalierbaren Ansatz zur Behandlung komplexer, unvorhersehbarer Aufgaben dar. Durch die Verwendung eines zentralen Orchestrators zur Analyse von Eingängen und dynamisch in Unteraufgaben weist das System jede Aufgabe spezialisierten Arbeiterknoten, die parallel funktionieren, effektiv zu.
Ein Synthesizerknoten integriert dann diese Ausgänge nahtlos und stellt ein zusammenhängendes Endergebnis sicher. Die Verwendung staatlicher Klassen für die Verwaltung gemeinsamer Variablen und eines bedingten Knotens zur dynamischen Zuordnung von Arbeitnehmern sorgt für eine optimale Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit.
Diese versatile Architektur vergrößert die Effizienz und Genauigkeit nicht nur, sondern passt sich auch clever an unterschiedliche Arbeitsbelastungen an, indem Ressourcen zugewiesen werden, an denen sie am meisten benötigt werden. Kurz gesagt, sein vielseitiges Design ebnet den Weg für eine verbesserte Automatisierung in verschiedenen Anwendungen und fördert letztendlich eine stärkere Zusammenarbeit und beschleunigte Entwicklungszyklen in der heutigen dynamischen technologischen Landschaft.