Что такое агент?
Агент — это система, основанная на большом языковом модели (LLM), которая может самостоятельно определять свой рабочий процесс. В отличие от традиционных чат-ботов, которые действуют по фиксированному пути (вопрос → ответ), агенты способны:
- Выбирать действия в зависимости от контекста.
- Использовать внешние инструменты, такие как веб-поиск, базы данных или API.
- Циклически повторять шаги для лучшего решения задач.
Эта гибкость делает агентов мощными для сложных задач, таких как исследование, анализ данных или выполнение многошаговых рабочих процессов.
Ключевые компоненты агентов
Понимание основных компонентов агентов важно перед их реализацией. Эти компоненты работают вместе, создавая интеллектуальные и адаптивные рабочие процессы:
Агент (ядро LLM)
В центре каждого агента находится “мозг” системы — LLM. Он отвечает за:
- Интерпретацию пользовательских вводов и понимание намерений.
- Принятие решений о следующих шагах на основе заранее определенных подсказок и доступных инструментов.
Память
Память улучшает способность агента поддерживать контекст и учиться со временем:
- Краткосрочная память: отслеживает текущую интеракцию или прогресс задачи.
- Долгосрочная память: хранит информацию из прошлых взаимодействий для персонализации ответов.
Инструменты
Инструменты расширяют функциональность агента за пределами простой генерации текста. Это внешние функции или API, которые агент может использовать для выполнения конкретных задач, таких как:
- Инструменты веб-поиска: получение актуальной информации из интернета.
- Калькуляторы: решение сложных математических задач.
- API: доступ к сервисам, таким как веб-поиск, обновления погоды или данные о фондовом рынке.
Что такое LangGraph?
LangGraph — это библиотека Python, предназначенная для создания многошаговых AI-рабочих процессов. Она служит связующим звеном между компонентами агента, позволяя разработчикам эффективно организовывать их взаимодействия.
Что предлагает LangGraph?
LangGraph упрощает процесс создания интеллектуальных агентов, предоставляя инструменты для:
- Создания циклов принятия решений, которые направляют рабочий процесс агента.
- Бесшовного подключения LLM к внешним инструментам для расширения возможностей.
- Управления общей памятью и состоянием, обеспечивая плавные переходы между шагами.
Ключевые концепции
LangGraph основывается на трех основных концепциях для структурирования рабочих процессов:
- Узлы: основные единицы работы, такие как вызов LLM или выполнение веб-поиска.
- Ребра: соединения между узлами, определяющие последовательность операций.
- Состояние: общие данные, которые проходят через рабочий процесс, отслеживая прогресс и контекст.
Давайте создадим простого агента
Шаг 1: Настройка
Начните с установки необходимых пакетов:
pip install langgraph langchain-community langchain-core langchain-groq
Затем получите бесплатные API-ключи для используемых инструментов:
- Groq для доступа к LLM.
- Tavily для веб-поиска.
Установите переменные окружения для безопасного хранения API-ключей:
import os os.environ['TAVILY_API_KEY'] = "ваш_ключ_tavily" os.environ['GROQ_API_KEY'] = "ваш_ключ_groq"
Шаг 2: Базовый чат-бот
Мы начнем с создания простого чат-бота, который использует LLM Groq для ответов на пользовательские запросы.
Импортируйте зависимости и инициализируйте LLM:
from langgraph.graph import StateGraph, START, END, MessagesState from typing import TypedDict, Annotated import operator from langchain_groq import ChatGroq from langchain_core.messages import AnyMessage, SystemMessage, HumanMessage, ToolMessage from langgraph.prebuilt import ToolNode llm = ChatGroq(temperature=0, model="Llama-3.3-70b-Specdec") system_prompt = """Вы полезный чат-бот. Вы можете помочь пользователям с их вопросами."""
Шаг 3: Добавление инструмента веб-поиска
Давайте улучшим агента, интегрировав инструмент веб-поиска. Мы будем использовать Tavily для этой цели.
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults tool = TavilySearchResults(max_results=4)
Следующие шаги
Теперь, когда у вас есть функциональный агент, подумайте о расширении его возможностей:
- Добавьте больше инструментов: включите калькуляторы, API погоды или соединения с базами данных.
- Реализуйте память: храните данные сессии для последующих вопросов.
- Создайте многоагентные системы: используйте несколько специализированных агентов для решения сложных рабочих процессов.
Поздравляем!
Вы создали AI-агента, способного:
- Динамически принимать решения.
- Использовать внешние инструменты для получения информации в реальном времени.
- Уточнять свои ответы через итеративную обработку.
Экспериментируйте с LangGraph, чтобы создать собственных интеллектуальных агентов, адаптированных к конкретным задачам!
