LangGraph: Crea flujos de trabajo de múltiples agentes
Índice de contenidos
- Introducción
- Qué es Langgraph
- Cómo utilizar Langgraph para crear flujos de trabajo de múltiples agentes
- Variante 1: Colaboración de múltiples agentes
4.1 Agentes que comparten estado
4.2 Agentes independientes que se comunican
4.3 Ejemplo de colaboración de múltiples agentes utilizando Langgraph
- Variante 2: Supervisor de agentes
5.1 Agentes con blocs de notas independientes
5.2 Ejemplo de supervisor de agentes utilizando Langgraph
- Variante 3: Equipo jerárquico de agentes
6.1 Jerarquía de equipos de investigación y escritura
6.2 Ejemplo de equipo jerárquico de agentes utilizando Langgraph
- Conclusiones
Artículo: Langgraph: Cómo crear flujos de trabajo de múltiples agentes utilizando Langchain
Langgraph es una nueva biblioteca lanzada recientemente por el equipo de Langchain que permite crear flujos de trabajo de múltiples agentes de forma dinámica. En este artículo, exploraremos cómo utilizar Langgraph para crear flujos de trabajo de múltiples agentes y presentaremos tres variantes diferentes de estos flujos.
1. Introducción
El concepto de flujo de trabajo de múltiples agentes implica ejecutar un modelo de lenguaje en un ciclo de varias formas distintas. Langgraph proporciona una forma de definir la estructura de estos flujos de trabajo, permitiendo la definición de ciclos y brindando la capacidad de comunicación entre agentes.
2. Qué es Langgraph
Langgraph se asemeja a un grafo dirigido etiquetado, donde los nodos representan agentes y las aristas representan la comunicación entre ellos. Además, Langgraph permite la definición de ciclos en el flujo de trabajo, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para crear flujos de trabajo complejos con múltiples agentes.
3. Cómo utilizar Langgraph para crear flujos de trabajo de múltiples agentes
Para utilizar Langgraph, se sigue una sintaxis similar a la de NetworkX. Se define un grafo que rastrea el estado a lo largo del tiempo, se agregan nodos y se definen las aristas entre ellos. Una vez que se ha configurado el grafo, se puede utilizar como cualquier otra biblioteca de Langchain.
4. Variante 1: Colaboración de múltiples agentes
La primera variante de flujos de trabajo de múltiples agentes que exploraremos se conoce como colaboración de múltiples agentes. En este caso, los agentes trabajan en el mismo estado de mensajes, lo que significa que comparten información entre ellos. Pueden trabajar de manera independiente o comunicarse entre sí mediante mensajes finales.
4.1 Agentes que comparten estado
En este enfoque, los agentes tienen acceso al mismo estado de mensajes. Esto permite que los agentes compartan información y se comuniquen entre sí de manera eficiente. Esto es útil cuando se desea que los agentes colaboren en una tarea específica.
4.2 Agentes independientes que se comunican
En esta variante, los agentes son independientes entre sí y trabajan en su propio estado de mensajes. Sin embargo, pueden comunicarse enviando mensajes finales a otros agentes. Esto permite una mayor autonomía y flexibilidad en el flujo de trabajo.
4.3 Ejemplo de colaboración de múltiples agentes utilizando Langgraph
A continuación, veremos un ejemplo de cómo se puede implementar la colaboración de múltiples agentes utilizando Langgraph. Supongamos que tenemos dos agentes: el agente de investigación y el agente generador de gráficos. Cada agente tiene diferentes herramientas a su disposición y puede comunicarse entre sí mediante mensajes.
Paso 1: Configuración inicial
Antes de comenzar, debemos definir una función auxiliar que cree un agente. Esta función Toma como parámetros un modelo de lenguaje, las herramientas disponibles y un mensaje del sistema. A continuación, definimos las herramientas que utilizarán los agentes: una herramienta de búsqueda y una herramienta de generación de gráficos. Finalmente, creamos el estado inicial del grafo, que almacenará los mensajes acumulados a lo largo del tiempo.
Paso 2: Creación del grafo
Ahora podemos crear el grafo utilizando Langgraph. Primero, agregamos los nodos correspondientes a los agentes de investigación y generador de gráficos. Luego, definimos las aristas que representan cómo se comunican los agentes entre sí. Por ejemplo, si el agente de investigación indica llamar a una función, se realiza la llamada correspondiente. Si el agente de investigación envía un mensaje final indicando que ha terminado, el mensaje se devuelve al usuario. Si el agente de investigación envía un mensaje normal, se permite al generador de gráficos revisar el estado acumulado y responder en consecuencia.
Paso 3: Ejecución del flujo de trabajo
Una vez que el grafo está configurado, podemos invocar el flujo de trabajo utilizando el método "stream". Por ejemplo, podemos enviar un mensaje al agente de investigación solicitando datos sobre el PIB del Reino Unido en los últimos 5 años y generar un gráfico de línea. El flujo de trabajo se ejecutará y devolverá la respuesta correspondiente.
5. Variante 2: Supervisor de agentes
La segunda variante de flujos de trabajo de múltiples agentes se conoce como supervisor de agentes. En este caso, el supervisor decide cómo se enrutan las tareas entre los agentes. Cada agente tiene su propio bloc de notas independiente y solo se comunica con el supervisor.
5.1 Agentes con blocs de notas independientes
En esta variante, cada agente tiene su propio bloc de notas independiente en el que registra las tareas y su estado. El supervisor toma la decisión de qué tarea asignar a cada agente y supervisa el proceso en general. Esto permite una mayor modularidad y autonomía en el flujo de trabajo.
5.2 Ejemplo de supervisor de agentes utilizando Langgraph
En este ejemplo, presentaremos cómo se puede implementar un supervisor de agentes utilizando Langgraph. Supongamos que tenemos un supervisor y dos agentes: el agente de codificación y el agente de investigación. Cada agente tiene su propio bloc de notas y herramientas disponibles para realizar su trabajo.
6. Variante 3: Equipo jerárquico de agentes
La tercera variante de flujos de trabajo de múltiples agentes se conoce como equipo jerárquico de agentes. En este caso, los agentes están organizados en una jerarquía, donde cada nivel puede tener sus propios subagentes. Esto permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en el flujo de trabajo.
6.1 Jerarquía de equipos de investigación y escritura
En este enfoque, tenemos un equipo de investigación que puede dividirse en subequipos más pequeños. Cada subequipo tiene su propio agente supervisor y sus propias herramientas disponibles. El flujo de trabajo se organiza de forma jerárquica, lo que permite una mayor estructura y eficiencia en el procesamiento.
6.2 Ejemplo de equipo jerárquico de agentes utilizando Langgraph
A continuación, presentaremos un ejemplo de cómo se puede implementar un equipo jerárquico de agentes utilizando Langgraph. Supongamos que tenemos un equipo de investigación y un equipo de escritura. Cada equipo tiene su propio conjunto de herramientas y agentes subordinados. El flujo de trabajo se organiza de manera jerárquica, permitiendo una mayor flexibilidad y escalabilidad en el procesamiento.
7. Conclusiones
La utilización de flujos de trabajo de múltiples agentes puede ser una forma efectiva de organizar y gestionar tareas complejas. Langgraph, la nueva biblioteca lanzada por Langchain, proporciona las herramientas necesarias para diseñar y ejecutar estos flujos de trabajo. Ya sea utilizando la colaboración de múltiples agentes, el supervisor de agentes o el equipo jerárquico de agentes, Langgraph ofrece flexibilidad y modularidad para adaptarse a diferentes escenarios de uso.
En resumen, Langgraph es una poderosa herramienta que facilita la creación de flujos de trabajo de múltiples agentes en Langchain. Ya sea que estés trabajando en un proyecto de investigación, desarrollo de software o cualquier otra tarea compleja, Langgraph puede ayudarte a organizar y gestionar eficientemente tu flujo de trabajo. Experimenta con sus diversas variantes y descubre el potencial de los flujos de trabajo de múltiples agentes. ¡Prueba Langgraph hoy mismo! 🚀
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