Langgraph 튜토리얼 : Langchain을 사용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하십시오

포괄적 인 langgraph 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다

Langchain을 사용하여 매혹적인 다중 에이전트 AI 시스템의 세계로 뛰어들 준비가 되셨습니까? 이 튜토리얼은 LLM (Langegraph)을 마스터하는 Langgraph를 마스터하는 게이트웨이입니다. AI 여정에서 어디에서든 경험이 풍부한 개발자이든 방금 시작하더라도 프로젝트를 위해 Langgraph를 활용할 수있는 실행 가능한 통찰력과 실용적인 지식을 찾을 수 있습니다. 강화 된 제어 및 유연성으로 최저치 에지 AI 애플리케이션을 구축 할 수있는 끝없는 가능성을 탐색 할 준비를하십시오!

Langgraph에 대한 주요 테이크 아웃

• 단순화 된 개발 : 복잡한 다중 에이전트 AI 시스템의 생성을 간단히 간소화하십시오.
• 다중 에이전트 조정 : 여러 AI 에이전트와 관련된 워크 플로를 쉽게 조정합니다.
• Stateful Applications : 과거의 상호 작용을 기억하고 동적으로 적응하는 앱을 구축합니다.
• 제어 가능성 : AI 응용 프로그램의 흐름을 정확하게 제어 할 수 있습니다.
• 지속성 : 일이 잘못 되더라도 견고성과 신뢰성을 보장하십시오.
• 확장 성 : 대규모 상호 작용을 처리 할 수있는 확장 가능한 솔루션을 개발하십시오.
• 결함 공차 : 개별 에이전트가 실패하더라도 응용 프로그램을 안정적이고 신뢰할 수 있도록합니다.

Langgraph는 정확히 무엇입니까?

Langgraph는 LLM이 구동하는 상태의 다중 에이전트 응용 프로그램을 구성하기위한 게임 변화 라이브러리입니다. 에이전트 및 다중 에이전트 워크 플로우를 만드는 데 탁월하며 사이클에 대한 지원, 제어성 향상 및 지속적인 워크 플로와 같은 고유 한 장점을 제공합니다. 전통적인 DAG 기반 프레임 워크와 달리 Langgraph를 사용하면주기와 관련된 흐름을 설계 할 수 있으므로 에이전트 간의보다 복잡하고 역동적 인 상호 작용을 가능하게합니다.

이 Langchain 모듈은 여러 AI 에이전트 간의 복잡한 상호 작용을 조정해야 할 때 귀중한 것으로 판명됩니다. Langgraph는 각 에이전트 상태의 적절한 관리를 보장하고 신뢰할 수있는 지속적인 워크 플로를 유지함으로써 독립형 AI 구성 요소를 응집력있는 생태계로 변환합니다.

아키텍처는주기, 제어 성 및 지속성과 같은 주요 기능을 강조합니다. 이러한 요소는 최신 AI 개발에 중요하며 복잡한 에이전트 상호 작용, 응용 프로그램 흐름에 대한 정확한 제어 및 데이터 무결성을 보장 할 수 있습니다.

• 주 관리 : 각 에이전트의 상태가 워크 플로 전체에 걸쳐 정확하게 추적되고 보존되도록합니다.
• 에이전시 아키텍처 : 개발자가 에이전트 논리 및 통신 프로토콜을 완전히 제어하여 특정 사용 사례에 맞는 고도로 맞춤화 된 응용 프로그램을 제작할 수 있도록합니다.
• 사이클 : 반복 프로세스 및 피드백 루프를 허용하여 DAG 기반 솔루션과는 별도로 Langgraph를 설정합니다.
• 대형 언어 모델 : 다중 에이전트 워크 플로 내에서 원활한 상호 작용을 촉진하여 고급 에이전트 및 다중 에이전트 시스템의 생성을 가능하게합니다.

앞에서 언급했듯이 Langgraph는 강력한 아키텍처 및 기능 세트로 인해 엔터프라이즈 설정에서 견인력을 얻고있어 대규모 상호 작용 및 복잡한 워크 플로를 관리 할 수있는 AI 솔루션을 구축하는 데 이상적입니다.

또한 Langgraph는 그래프 지식을 RAG (검색-증진 생성) 응용 프로그램에 통합하여 노드와 관계를 사용하여 효과적으로 지식을 구조화하는 데 도움이됩니다.

다른 프레임 워크보다 langgraph를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Langgraph는 독특한 기능과 건축 설계 덕분에 LLM 프레임 워크 중에서 두드러집니다. 기존의 프레임 워크는 종종 워크 플로우 복잡성과 유연성에 제한을 부여하는 DAG (Diarned Acyclic Graphs)에 의존하지만 Langgraph는주기를 지원합니다. 이 기능은 반복 프로세스 및 피드백 루프가 필요한 응용 분야에 필수적인 에이전트 간의보다 복잡하고 역동적 인 상호 작용의 문을 열어줍니다.

Langgraph가 빛나는 이유는 다음과 같습니다.

1. 사이클 : 복잡한 AI 워크 플로의 특징 인 반복 프로세스 및 피드백 루프를 활성화합니다.
2. 제어 : 응용 프로그램 흐름에 대한 강화 된 제어를 제공하여 예측 가능한 동작을 보장합니다.
3. 지속성 : 오류가 발생하기 쉬운 조건에서도 강력하고 신뢰할 수있는 워크 플로를 제공합니다.
4. 상태 관리 : 에이전트 간의 조정을 단순화하고 전반적으로 일관된 상태를 유지합니다.

langgraph를 사용하면 선형 프로세스에만 국한되지 않습니다. 대신, 여러 반복이 성공적으로 완료 해야하는 진정한 복잡한 작업을 해결할 수있는 도구에 액세스 할 수 있습니다.

또한 Langgraph는 Langchain Cloud를 통해 시각화 기능을 소개하여 사용자가 자체 에이전트 워크 플로우를 시각적으로 구축 할 수 있습니다. 현재 MAC 사용자에게 최적화되었지만이 기능은 곧 광범위한 가용성을 약속합니다.

Langgraph로 시작합니다

의제

1. langgraph 소개.
2. 왜 langgraph인가?
3. 실습 설정 및 구현.

저렴한 학습 옵션

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Langgraph의 장단점

장점

• 복잡한 다중 에이전트 AI 시스템의 개발을 간소화합니다.
• 제작 에이전트 논리 및 통신 프로토콜을 만드는 데 비교할 수없는 유연성을 제공합니다.
• 지속적인 워크 플로가있는 상태의 응용 프로그램을 지원합니다.
• 응용 프로그램 안정성을 유지하기 위해 사용자에게 강력한 결함 공차 메커니즘을 갖춘 사용자를 설립합니다.
• 대규모 상호 작용을 처리 할 수있는 확장 성이 촉진됩니다.
• 그래프 지식을 헝겊 응용 프로그램에 원활하게 통합합니다.

제한

• 클라우드 버전은 현재 MAC 사용자에게만 최적화되어있어 접근성을 제한 할 수 있습니다.
• 초기 설정 및 구성 중에 초보자에게 문제가 발생할 수 있지만 시간이 지남에 따라 친숙 함이 향상됩니다.

자주 묻는 질문

Q : Langgraph를 사용하면 주요 장점은 무엇입니까?

A : 사이클, 제어 성 및 지속성으로 복잡한 워크 플로우를 처리하는 상태가 풍부한 다중 액트 응용 프로그램을 생성하는 기능.

Q : Langgraph는 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램에 적합합니까?

A : 물론! Langgraph는 대규모 상호 작용과 복잡한 워크 플로를 처리하여 엔터프라이즈 수준 배포에 적합합니다. 확장 성과 결함 공차는 강력한 응용 프로그램을 보장합니다.

Q : Langgraph가 시각화를 지원합니까?

A : 네! Langchain Cloud는 시각적 워크 플로 빌딩 기능을 도입합니다. 현재 Mac에서만 액세스 할 수 있지만 더 넓은 호환성이 곧 예상됩니다.

관련 질문

Q : Langgraph는 복잡한 워크 플로에서 에이전트 조정을 어떻게 관리합니까?

A : Langgraph는 대리인 상태 및 통신 프로토콜을 효율적으로 처리하여 에이전트 조정을 단순화합니다. 이를 통해 여러 에이전트 간의 원활한 협업을 보장하여 작업을 명확하게 위임하고 정교한 다중 에이전트 시스템의 원활한 실행을 용이하게합니다. 예를 들어, 다른 에이전트가 Google 검색을 중고, 벡터 데이터베이스를 쿼리하기 위해 서로 협력 할 수 있습니다.