Una manual visual para construir agentes de IA

¿Alguna vez le ha resultado frustrante construir agentes de IA que realicen múltiples tareas? Langgraph Studio está aquí para resolver este problema ofreciendo una forma visual e interactiva de diseñar, gobernar y depurar agentes. Construido en el ámbito Langgraph, esta utensilio de escritorio le permite crear flujos de trabajo de agentes utilizando una interfaz simple de remolcar y soltar. Puede ver cada paso en vivo en un representación, pausa e inspeccionar el flujo, e incluso refrescar el agente mientras se ejecuta. Con soporte para la memoria, la planificación y el uso de herramientas, por otra parte de una realizable integración con Langsmith, Langgraph Studio hace que la construcción de agentes complejos sea mucho más realizable y más manejable.

Langgraph Studio

Langgraph Studio es un entorno de expansión integrado especializado (IDE) que lo ayuda a construir, visualizar y depurar aplicaciones de IA de agente complejas utilizando el Langgraph estructura. A diferencia de los IDES tradicionales, nos da una forma visual e interactiva de trabajar con agentes de IA. Estos agentes pueden realizar tareas de varios pasos, usar diferentes herramientas y manejar tareas complejas utilizando modelos de habla grandes.

Características y capacidades centrales

Veamos algunas de las características y capacidades de Langgraph Studio.

1. Editor de gráficos visuales

El editor de gráficos visuales le permite crear flujos de trabajo de agentes utilizando una interfaz de diagrama de flujo simple. Los flujos de trabajo del agente se pueden construir simplemente arrastrando y dejando caer bloques, además conocidos como nodos, y conectándolos con líneas, llamados bordes, lo que facilita la forma de entender cómo fluyen de una a otra. A medida que realiza cambios en el código o la configuración, todo el flujo de trabajo se muestra como una visualización en vivo, donde el representación se actualiza en tiempo positivo, lo que le permite ver cómo todo está conectado y funciona juntos.

2. Depuración e interacción en tiempo positivo

La ejecución paso a paso ayuda a depurar a los agentes al permitirle detener el proceso en cada nodo. Siempre podemos comprobar lo que está sucediendo en cualquier momento y luego retornar a pasos anteriores, y solucionar los problemas utilizando una función de «alucinación en el tiempo». Con las interrupciones, podemos detener la ejecución antiguamente o posteriormente de cualquier paso, cambiar el estado o la respuesta del agente, y luego continuar con los nuevos datos. Esto es útil cuando queremos probar diferentes resultados o probar nuevas ideas. El humano en el onda además nos permite añadir información manual o actualizaciones en cualquier punto, lo cual es útil cuando se necesita feedback humana durante el flujo de trabajo.

3. Pruebas e iteraciones interactivas

Las pruebas en vivo nos permite ejecutar agentes directamente desde la pantalla, mandar preguntas o tareas y ver las respuestas en tiempo positivo. Todavía podemos obtener la salida en un formato claro, como una respuesta de API estructurada. Con modificar y repetir, podemos cambiar rápidamente el código o las indicaciones en nuestro editor (como VS Código), y esos cambios aparecerán de inmediato en el estudio. Esto significa que no necesitamos comenzar de nuevo cada vez. Bifurca y editar hilos Permítanos cambiar el estado de una tarea en ejecución y crear una nueva traducción desde ese punto, para que podamos probar diferentes ideas y probar lo que funciona mejor.

4. Colaboración e integración

En Langgraph Studio, la tirada en tiempo positivo y el intercambio de proyectos permiten al equipo trabajar juntos en el diseño y la depuración de los agentes. La integración de Langsmith nos permite conectarnos para obtener una observabilidad vanguardia, rastreo, evaluación, ingeniería rápida y administración de conjuntos de datos, todo desde el estudio. Encima, Langgraph nos permite usar herramientas incorporadas para el control de versiones, la documentación y la estructura del esquema.

5. Características del agente progresista

Con la administración de la memoria y el estado, podemos construir agentes que recuerden nuestras conversaciones pasadas, planifiquen los próximos pasos y tomen decisiones inteligentes basadas en las entradas cambiantes. La administración del asistente y los subprocesos nos permiten crear y manejar muchos asistentes y hilos de conversación, lo que realizará un seguimiento de la memoria a dadivoso plazo y probará a nuestros agentes utilizando diferentes conjuntos de datos. La implementación flexible significa que podemos empaquetar y ejecutar fácilmente los agentes en diferentes lugares, como los dispositivos Cloud o Edge, y mantenerlos actualizados sin preocuparnos por la plataforma.

6. Modos para diferentes usuarios

Langgraph Studio ofrece diferentes modos como el modo representación para una tino completa y detallada para los desarrolladores, exponiendo rutas de ejecución, recorridos de nodos y estados de agentes intermedios. El modo de chat, por otro costado, es una interfaz simplificada para los usuarios comerciales o aquellos que prueban agentes específicos de chat y se centran en el comportamiento universal del agente y el flujo de conversación.

Cómo usar Langgraph Studio

Langgraph Studio es una aplicación de escritorio que actualmente está apto solo para Apple Silicon (MacBooks con chips M1, M2 o M3). Si tiene un dispositivo compatible, siga estas instrucciones:

Instalar langgraph studio

Para comenzar con Langgraph Studio, siga los pasos a continuación:

1. Descargar: Primero, visite el repositorio de GitHub para descargar la última traducción de Langgraph Studio para su sistema activo.
2. Instalación: Una vez que haya descargado, ejecute el instalador y luego siga las instrucciones en pantalla para completar la instalación.

Configure el estudio Langgraph

Ahora, configure una aplicación Langgraph internamente de su esquema. Puede clonar un repositorio de ejemplo que usa un archivo requisitos.txt para dependencias:

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

A continuación, puede crear y configurar un archivo .env con sus teclas OpenAI, Anthrope y Tavily:

cp .env.example .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

Entonces, una vez que su esquema está configurado, puede comenzar a usarlo con Langgraph Studio.

Cuando inicie la aplicación Langgraph Studio Desktop por primera vez, deberá iniciar sesión a través de Langmith Para autenticar su sesión.

A continuación, necesitará un archivo llamado langgraph.json. Este archivo le dice a Langgraph Studio dónde está su agente, qué herramientas adicionales se necesitan y qué configuración de entorno usar. Puede crear este archivo internamente de Langgraph Studio o agregarlo manualmente a la carpeta. Hay carpetas de ejemplo en GitHub si desea ver cómo se hace.

Una vez que la carpeta esté inventario y abierta, Langgraph Studio configurará todo lo necesario para ejecutar el agente. Posteriormente de esto, podremos ver un representación visual que muestra los pasos del agente y una caja donde podemos murmurar con el agente.

Y mientras usamos el agente, lo veremos funcionando paso a paso en tiempo positivo. Nos mostrará qué utensilio o función está utilizando y cómo avanza. Si poco sale mal o el agente comienza a hacer poco que no queremos, podemos detenerlo en cualquier momento. Todavía podemos activar el ‘modo de depuración’ donde el agente se detiene posteriormente de cada paso, para que podamos comprobar y arreglar las cosas a medida que avanza.

Ventajas de usar langgraph

Estas son las ventajas de usar Langgraph:

1. Flujos de trabajo complejos fáciles de diseñar: Este editor de gráficos visuales es muy útil, ya que nos ayuda a ver y controlar cómo el agente fluye a través de nodos y bordes, lo que hace que sea más simple construir y comprender procesos complejos de varios pasos.
2. Depuración en vivo y control estatal: Siempre podemos detener la ejecución, inspeccionar o cambiar el estado del agente en cualquier punto, y luego continuar o retornar a ejecutar los pasos. Así que esto nos hace mucho más realizable depurar y probar a los agentes.
3. Potente flexibilidad con control total: Como ámbito de bajo nivel, admite flujos avanzados como bucles y tareas paralelas. Y además podemos atreverse cómo debería funcionar exactamente el agente, incluidas las llamadas de herramientas y la administración de la memoria.
4. Gran ecosistema e integraciones: Langgraph va muy aceptablemente con herramientas de Langchain como LLMS, bases de datos, API y se conecta con Langsmith para el seguimiento y la depuración. Todavía podemos implementar agentes en los entornos en la estrato o sin servidor.
5. Admite la coordinación de múltiples agentes: Podemos construir sistemas donde múltiples agentes pueden trabajar juntos, lo que puede ser muy útil para redactar, revisar, uso de herramientas, recuperación y más.

Limitaciones de Langgraph Studio

Estas son algunas de las limitaciones de Langgraph Studio:

1. Soporte de Mac -solo (por ahora): Langgraph Studio solo se ejecuta en Apple Silicon Macs, lo que significa que si está usando Windows o un sistema que no sea MAC, aún no puede usarlo.
2. Curva de formación empinada y documentos poco claros: Es poderoso, pero a muchos les resulta difícil ilustrarse, especialmente al principio. Los documentos y los tutoriales no siempre son fáciles de seguir, y los principiantes a menudo se atascan.
3. Demasiado para casos de uso simples: Si el flujo de trabajo de su agente es sobrado primordial, Langgraph podría exagerarlo. Necesita muchos gráficos de configuración, estados y bordes cuando un script o sujeción simple haría.
4. Estructura de código embrollado y problemas de mantenimiento: Los usuarios informan que su método de agente puede ser difícil de gobernar. A menudo hay muchas capas de envoltorios y definiciones de estado explícitas para suministrar.
5. Problemas de tiempo de ejecución y bucles de ofuscación: Langgraph a veces puede crear bucles extraños donde el agente acento sin detener. Eso lleva a costos más altos, tiempos de ejecución más largos e incluso alucinaciones reforzadas.

Conclusión

Langgraph Studio es una utensilio que te ayuda a construir AI agentes más fácilmente. Le brinda una forma visual de diseñar y gobernar flujos de trabajo. Ahora puede depurar en vivo, gobernar la memoria e integrar herramientas rápidamente. Esto ahorra tiempo en la codificación y le permite concentrarse en las tareas del agente. Si aceptablemente hay una curva de formación, sus características en tiempo positivo hacen que el expansión sea más suave y realizable. Ya sea que su agente sea simple o complicado, Langgraph Studio simplifica el proceso.