Ein visueller Leitfaden zum Aufbau von KI -Agenten

Haben Sie es jemals frustrierend gefunden, KI -Agenten zu bauen, die mehrere Aufgaben ausführen? Langgraph Studio ist hier, um dieses Drawback zu lösen, indem sie eine visuelle und interaktive Möglichkeit zum Entwerfen, Verwalten und Debuggen anbietet. Mit diesem Desktop-Device, das auf dem Langgraph-Framework aufgebaut ist, können Sie Agenten-Workflows mithilfe einer einfachen Drag-and-Drop-Schnittstelle erstellen. Sie können jeden Schritt in einem Diagramm dwell sehen, den Fluss innehalten und inspizieren und den Agenten sogar aktualisieren, während er ausgeführt wird. Langgraph Studio wird mit Unterstützung für Speicher-, Planungs- und Werkzeugnutzung sowie einfache Integration in Langsmith erheblich und überschaubarer.

Langgraph Studio

Langgraph Studio ist eine spezielle integrierte Entwicklungsumgebung (ID), mit der Sie komplexe Agenten -AI -Anwendungen verwenden, visualisieren und debuggen Langgraph Rahmen. Im Gegensatz zu herkömmlichen IDES bietet es uns eine visuelle und interaktive Möglichkeit, mit KI -Agenten zu arbeiten. Diese Mittel können mehrstufige Aufgaben ausführen, verschiedene Instruments verwenden und komplexe Aufgaben mit großer Sprachmodellen erledigen.

Kernfunktionen und -funktionen

Lassen Sie uns einige der Funktionen und Funktionen von Langgraph Studio sehen.

1. Editor Visible Graph Editor

Mit dem Visible Graph -Editor können Sie Agenten -Workflows mithilfe einer einfachen Flussdiagrammschnittstelle erstellen. Agenten -Workflows können erstellt werden, indem einfaches Ziehen und Ablegen von Blöcken, auch als Knoten bezeichnet, und sie mit Zeilen anschließen, die als Kanten bezeichnet werden, um zu verstehen, wie Aufgaben von einem zum anderen fließen. Wenn Sie Änderungen am Code oder den Einstellungen vornehmen, wird der gesamte Workflow als Stay-Visualisierung angezeigt, bei dem das Diagramm in Echtzeit aktualisiert wird, sodass Sie sehen können, wie alles miteinander verbunden ist und zusammenarbeitet.

2. Debugging und Interaktion in Echtzeit

Durch die Durchführung der Schrittdurchführung können Sie die Agenten debuggen, indem Sie den Prozess an jedem Knoten pausieren lassen. Wir können jederzeit überprüfen, was zu jedem Zeitpunkt passiert, und dann zu früheren Schritten zurückkehren und die Probleme mithilfe einer Zeitreisefunktion beheben. Mit Interrupts können wir die Ausführung vor oder nach einem Schritt stoppen, den Agentenzustand oder die Antwort ändern und dann mit den neuen Daten fortgesetzt werden. Dies ist hilfreich, wenn wir verschiedene Ergebnisse testen oder neue Ideen ausprobieren möchten. Mit dem Menschen in der Schleife können wir auch zu einem bestimmten Zeitpunkt manuelle Eingabe oder Aktualisierungen hinzufügen, was nützlich ist, wenn das menschliche Suggestions während des Arbeitsablaufs benötigt wird.

3.. Interaktive Exams und Iteration

Mit Stay -Exams können wir Agenten direkt vom Bildschirm ausführen, Fragen oder Aufgaben senden und die Antworten in Echtzeit sehen. Wir können die Ausgabe auch in einem klaren Format wie einer strukturierten API -Antwort erhalten. Mit Änderung und Wiederholung können wir den Code oder die Eingabeaufforderungen in unserem Editor (wie VS -Code) schnell ändern, und diese Änderungen werden sofort im Studio angezeigt. Dies bedeutet, dass wir nicht jedes Mal von vorne beginnen müssen. Gabel- und Bearbeiten von Threads Lassen Sie uns den Standing einer Laufaufgabe ändern und eine neue Model von diesem Punkt an erstellen, damit wir verschiedene Ideen ausprobieren und testen können, was am besten funktioniert.

4. Zusammenarbeit und Integration

In Langgraph Studio ermöglichen es dem Group, dass das Group in der Echtzeit-Bearbeitung und -projekt-Sharing an Agent Design und Debugging zusammenarbeitet. Mit Langsmith Integration können wir uns für erweiterte Beobachtbarkeit, Verfolgung, Bewertung, immediate -Engineering und Datensatzverwaltung aus dem Studio verbinden. Außerdem können wir in Langgraph integrierte Instruments für Versionskontrolle, Dokumentation und Projektorganisation verwenden.

5. Erweiterte Agentenfunktionen

Mit Speicher und staatlicher Verwaltung können wir Agenten erstellen, die sich an unsere früheren Gespräche erinnern, die nächsten Schritte planen und intelligente Entscheidungen auf der Grundlage ändernder Eingaben treffen. Assistent und Thread Administration ermöglichen es uns, viele Assistenten und Gesprächsthreads zu erstellen und zu handhaben, die den Langzeitgedächtnis im Auge behalten und unsere Agenten mit verschiedenen Datensätzen testen. Versatile Bereitstellung bedeutet, dass wir die Agenten einfach an verschiedenen Stellen wie Cloud- oder Kantengeräten verpacken und ausführen können, und sie auf dem Laufenden halten, ohne sich um die Plattform zu kümmern.

6. Modi für verschiedene Benutzer

Langgraph Studio bietet verschiedene Modi wie den Graph-Modus für eine umfassende, detaillierte Ansicht für Entwickler, die Ausführungspfade, Knoten-Traverals und Zwischenbesitzzustände aufdecken. Der Chat-Modus hingegen ist eine vereinfachte Oberfläche für Geschäftsbenutzer oder diejenigen, die Chat-spezifische Agenten testen und sich auf das Gesamtverhalten des Agenten und den Gesprächsfluss konzentrieren.

So verwenden Sie Langgraph Studio

Langgraph Studio ist eine Desktop -App, die derzeit nur für Apple Silicon (MacBooks mit M1-, M2- oder M3 -Chips) erhältlich ist. Wenn Sie ein kompatibles Gerät haben, befolgen Sie die folgenden Anweisungen:

Installieren Sie Langgraph Studio

Um mit Langgraph Studio zu beginnen, befolgen Sie die folgenden Schritte:

1. Herunterladen: Besuchen Sie zunächst das Github -Repository, um die neueste Model von Langgraph Studio für Ihr Betriebssystem herunterzuladen.
2. Set up: Sobald Sie heruntergeladen haben, führen Sie den Installateur aus und befolgen Sie dann die Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Set up abzuschließen.

Langgraph Studio einrichten

Richten Sie nun eine Langgraph -App in Ihrem Projekt ein. Sie können ein Beispiel -Repo klonen, das eine Anforderungen verwendet. TXT -Datei für Abhängigkeiten:

git clone https://github.com/langchain-ai/langgraph-example.git

Als nächstes können Sie eine .env -Datei mit Ihren OpenAI-, Anthropic- und Tavily -Tasten erstellen und konfigurieren:

cp .env.instance .env

echo "OPENAI_API_KEY="$OPENAI_API_KEY"" > .env
echo "ANTHROPIC_API_KEY="$ANTHROPIC_API_KEY"" >> .env
echo "TAVILY_API_KEY="$TAVILY_API_KEY"" >> .env

Sobald Ihr Projekt eingerichtet ist, können Sie es mit Langgraph Studio verwenden.

Wenn Sie die Langgraph Studio Desktop -App zum ersten Mal starten Langsmith um Ihre Sitzung zu authentifizieren.

Als nächstes benötigen Sie eine Datei mit dem Namen Langgraph.json. Diese Datei teilt Langgraph Studio mit, wo sich Ihr Agent befindet, welche zusätzlichen Instruments benötigt werden und welche Umgebungseinstellungen verwendet werden sollen. Sie können diese Datei in Langgraph Studio erstellen oder manuell zum Ordner hinzufügen. Es gibt Beispielordner auf GitHub, wenn Sie sehen möchten, wie es fertig ist.

Sobald der Ordner fertig und geöffnet ist, setzt Langgraph Studio alles ein, was zum Ausführen des Agenten erforderlich ist. Danach können wir ein visuelles Diagramm sehen, das die Schritte des Agenten zeigt, und eine Field, in der wir mit dem Agenten sprechen können.

Und wenn wir den Agenten benutzen, werden wir sehen, dass er in Echtzeit Schritt für Schritt funktioniert. Es zeigt uns, welches Werkzeug oder die Funktion es verwendet und wie es sich vorwärts bewegt. Wenn etwas schief geht oder der Agent etwas tut, das wir nicht wollen, können wir es jederzeit pausieren. Wir können auch den ‚Debug -Modus‘ einschalten, in dem der Agent nach jedem Schritt anhält, damit wir die Dinge nach wie vor überprüfen und beheben können.

Vorteile der Verwendung von Langgraph

Hier sind die Vorteile der Verwendung von Langgraph:

1. Einfach zu entwerfen komplexe Workflows: Dieser visuelle Graph-Editor ist sehr nützlich, da er uns hilft, zu sehen und zu steuern, wie Agent durch Knoten und Kanten fließt und es einfacher macht, komplexe mehrstufige Prozesse zu erstellen und zu verstehen.
2. Stay -Debugging und Staatskontrolle: Wir können die Ausführung jederzeit innehalten, den Agentenstatus zu einem bestimmten Zeitpunkt inspizieren oder ändern und dann die Schritte fortsetzen oder wiederholen. Dies erleichtert uns additionally viel einfacher, die Agenten zu debuggen und zu testen.
3. Leistungsstarke Flexibilität mit voller Kontrolle: Als Rahmen auf niedriger Ebene unterstützt es fortgeschrittene Strömungen wie Schleifen und parallele Aufgaben. Wir können auch entscheiden, wie genau der Agent funktionieren soll, einschließlich Toolsanrufe und Speicherverwaltung.
4. Tolles Ökosystem und Integrationen: Langgraph passt sehr intestine zu Langchain -Instruments wie LLMs, Datenbanken, APIs und verbindet sich mit Langsmith zum Verfolgen und Debuggen. Wir können auch Agenten für die Cloud- oder serverlosen Umgebungen bereitstellen.
5. Unterstützt die Koordination von Multi-Agent: Wir können Systeme erstellen, in denen mehrere Agenten zusammenarbeiten können, was sehr nützlich sein kann, um zu entfernen, zu überprüfen, zu überprüften, zu verwenden, das Abrufen und vieles mehr.

Einschränkungen des Langgraph Studio

Hier sind einige der Einschränkungen von Langgraph Studio:

1. MAC -SUPPORT (vorerst): Langgraph Studio wird nur auf Apple Silicon Macs ausgeführt. Wenn Sie Home windows oder ein Nicht-Mac-System verwenden, können Sie es noch nicht verwenden.
2. Steile Lernkurve & unklare Dokumente: Es ist mächtig, aber es fällt vielen schwer zu lernen, besonders zunächst. Die Dokumente und Tutorials sind nicht immer einfach zu folgen, und Anfänger bleiben oft stecken.
3. Zu viel für einfache Anwendungsfälle: Wenn Ihr Agent -Workflow ziemlich einfach ist, kann Langgraph ihn möglicherweise übertreiben. Es braucht viele Setup -Diagramme, Zustände und Kanten, wenn ein einfaches Skript oder eine einfache Kette der Fall wäre.
4. Unordentliche Code -Struktur und Probleme mit der Wartbarkeit: Benutzer berichten, dass ihre Agentenlogik schwer zu verwalten sein kann. Es gibt oft viele Schichten von Wrappern und expliziten staatlichen Definitionen, die Sie aufrechterhalten sollten.
5. Laufzeitprobleme und Halluzinationsschleifen: Langgraph kann manchmal seltsame Schleifen erzeugen, bei denen der Agent endlos mit sich selbst spricht. Dies führt zu höheren Kosten, längeren Laufzeiten und sogar zu den Halluzinationen.

Abschluss

Langgraph Studio ist ein Device, mit dem Sie bauen können Ai Agenten leichter. Es gibt Ihnen eine visuelle Möglichkeit, Workflows zu entwerfen und zu verwalten. Jetzt können Sie Stay debuggen, Speicher verwalten und Instruments schnell integrieren. Dies spart Zeit für die Codierung und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Aufgaben des Agenten zu konzentrieren. Während es eine Lernkurve gibt, machen seine Echtzeitmerkmale die Entwicklung reibungsloser und einfacher. Unabhängig davon, ob Ihr Agent einfach oder komplex ist, vereinfacht Langgraph Studio den Prozess.

Hallo, ich bin Janvi, ein leidenschaftlicher Information -Science -Fanatic, der derzeit bei Analytics Vidhya arbeitet. Meine Reise in die Daten der Daten begann mit einer tiefen Neugier darüber, wie wir aus komplexen Datensätzen sinnvolle Erkenntnisse herausholen können.