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LangChain e LangGraph
LangChainè uno dei framework più affermati nell'ecosistema di intelligenza artificiale agentica. LangGraphestende le sue funzionalità per supportare flussi di lavoro complessi e basati sullo stato degli agenti, come descritto nel blog. LangChain
Caratteristiche principali di e LangChainLangGraph
LangChaine LangGraph includono le seguenti funzionalità chiave:
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Ecosistema di componenti: ampia libreria di componenti predefiniti per varie funzionalità di agenti autonomi, che consente lo sviluppo rapido di agenti specializzati. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione relativa ad LangChain
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Selezione del modello Foundation: supporto per diversi modelli di base, tra cui Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite e Micro) su Amazon Bedrock e altri per diverse funzionalità di ragionamento. Per ulteriori informazioni, consulta Ingressi e uscite nella documentazione
. LangChain -
Integrazione dell'API LLM: interfacce standardizzate per più fornitori di servizi LLM (Large Language Model) tra cui Amazon Bedrock e altri per una OpenAI distribuzione flessibile. Per ulteriori informazioni, consulta LLMs
nella documentazione LangChain. -
Elaborazione multimodale: supporto integrato per l'elaborazione di testo, immagini e audio per consentire ricche interazioni multimodali tra agenti autonomi. Per ulteriori informazioni, vedete Multimodalità
nella documentazione. LangChain -
Flussi di lavoro basati su grafici: LangGraph consentono di definire comportamenti complessi di agenti autonomi come macchine a stati, supportando una logica decisionale sofisticata. Per ulteriori informazioni, consulta l'annuncio di LangGraphPlatform
GA. -
Astrazioni di memoria: opzioni multiple per la gestione della memoria a breve e lungo termine, essenziali per gli agenti autonomi che mantengono il contesto nel tempo. Per ulteriori informazioni, consulta Come aggiungere memoria ai chatbot nella documentazione.
LangChain -
Integrazione con strumenti: ricco ecosistema di integrazioni di strumenti tra vari servizi e estensione delle funzionalità degli APIs agenti autonomi. Per ulteriori informazioni, consulta Tools
nella LangChain documentazione. -
LangGraph piattaforma: soluzione gestita di implementazione e monitoraggio per ambienti di produzione, che supporta agenti autonomi a lunga durata. Per ulteriori informazioni, consulta l'annuncio di LangGraphPlatform GA
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Quando usare LangChain e LangGraph
LangChaine LangGraph sono particolarmente adatti per scenari con agenti autonomi, tra cui:
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Flussi di lavoro complessi di ragionamento in più fasi che richiedono un'orchestrazione sofisticata per un processo decisionale autonomo
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Progetti che richiedono l'accesso a un ampio ecosistema di componenti e integrazioni predefiniti per diverse funzionalità autonome
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Team con infrastruttura ed esperienza di machine Python learning (ML) esistenti che desiderano creare sistemi autonomi
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Casi d'uso che richiedono una gestione dello stato complessa in sessioni di agenti autonomi di lunga durata
Approccio di implementazione per LangChain e LangGraph
LangChaine LangGraph forniscono un approccio di implementazione strutturato per gli stakeholder aziendali, come dettagliato nella LangGraphdocumentazione
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Definisci grafici sofisticati del flusso di lavoro che rappresentano i processi aziendali.
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Crea modelli di ragionamento in più fasi con punti decisionali e logica condizionale.
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Integra funzionalità di elaborazione multimodali per la gestione di diversi tipi di dati.
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Implementa il controllo di qualità attraverso meccanismi di revisione e convalida integrati.
Questo approccio basato su grafici consente ai team aziendali di modellare processi decisionali complessi come flussi di lavoro autonomi. I team hanno una chiara visibilità su ogni fase del processo di ragionamento e la capacità di verificare i percorsi decisionali.
Esempio reale di e LangChainLangGraph
Vodafoneha implementato agenti autonomi utilizzando LangChain (eLangGraph) per migliorare i flussi di lavoro di ingegneria dei dati e operativi, come dettagliato nel case study LangChainEnterprise
L'Vodafoneimplementazione utilizza caricatori di documenti LangChain modulari, integrazione vettoriale e supporto per più LLMs (OpenAI, 3 e) per prototipare e confrontare rapidamente queste pipeline. LLaMA Gemini Sono stati quindi utilizzati per LangGraph strutturare l'orchestrazione multiagente implementando agenti secondari modulari. Questi agenti eseguono attività di raccolta, elaborazione, riepilogo e ragionamento. LangGraphhanno integrato questi agenti APIs nei loro sistemi cloud.
