LangGraph to nowoczesna biblioteka oparta na ekosystemie LangChain, zaprojektowana z myślą o tworzeniu elastycznych i stanowych przepływów pracy (stateful workflows) z wykorzystaniem Large Language Models (LLM), takich jak GPT-4, Claude czy Mistral.
Dzięki LangGraph programiści mogą łatwo projektować złożone aplikacje AI, które działają w formie grafu przepływu danych – z logicznymi krokami, pętlami, warunkami decyzyjnymi i możliwością zapamiętywania stanu rozmowy lub kontekstu użytkownika.
LangGraph idealnie sprawdza się przy budowie:
- inteligentnych agentów AI,
- chatbotów wieloetapowych,
- systemów rekomendacyjnych,
- aplikacji low-code z obsługą naturalnego języka.
W przeciwieństwie do klasycznych pipeline’ów, LangGraph pozwala tworzyć dynamiczne ścieżki działania zależne od wyników modelu LLM. Dzięki integracji z LangChain, umożliwia też łatwe połączenie z narzędziami zewnętrznymi, bazami danych, interfejsami API i komponentami pamięci konwersacyjnej.
To narzędzie jest szczególnie przydatne, gdy budujesz systemy, które muszą „rozumieć” kontekst, zadawać pytania zwrotne, weryfikować poprawność odpowiedzi i podejmować decyzje zależne od treści rozmowy — wszystko to w sposób modularny i skalowalny.
🧠 Czym jest LangGraph?
W skrócie: LangGraph pozwala budować tzw. grafy stanowe (state graphs), w których każdy węzeł (ang. node) to krok oparty na językowym modelu AI (np. GPT, Claude, Mistral). W przeciwieństwie do prostych pipeline’ów, LangGraph umożliwia:
- warunkowe przejścia między krokami,
- zapętlanie (np. aż uzyska się poprawną odpowiedź),
- kontrolę stanu i pamięci,
- projektowanie bardziej „inteligentnych agentów”.
🛠️ Do czego służy framework ?
LangGraph jest przydatny wszędzie tam, gdzie:
- potrzebujesz inteligentnego agenta LLM (np. doradcy, asystenta, systemu obsługi klienta),
- masz złożoną logikę decyzyjną zależną od treści wypowiedzi,
- chcesz łatwo projektować i debugować procesy oparte na AI.
Typowe zastosowania:
- czatboty wieloetapowe,
- interaktywne agenty wykonujące zadania,
- systemy Q&A,
- aplikacje no-code/low-code z AI.
✅ Prosty przykład LangGraph (Python)
Poniżej prosty przepływ z dwoma krokami:
- zapytaj użytkownika o problem,
- wygeneruj odpowiedź.
pythonKopiujEdytujfrom langgraph.graph import StateGraph
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
# Prosty stan
def input_step(state):
question = state["question"]
return {"question": question}
def response_step(state):
question = state["question"]
answer = f"To odpowiedź na: {question}"
return {"response": answer}
# Tworzymy graf LangGraph
builder = StateGraph()
builder.add_node("input", RunnableLambda(input_step))
builder.add_node("respond", RunnableLambda(response_step))
# Połączenia między krokami
builder.set_entry_point("input")
builder.add_edge("input", "respond")
graph = builder.compile()
# Uruchamiamy graf
result = graph.invoke({"question": "Jak działa LangGraph?"})
print(result["response"]) # To odpowiedź na: Jak działa LangGraph?
🔑 Dlaczego warto używać ?
- ✅ Intuicyjne i modularne tworzenie AI-workflowów
- ✅ Świetnie integruje się z LangChain i narzędziami OpenAI
- ✅ Obsługuje pętle, warunki i kontekst — bez pisania niskopoziomowego kodu
- ✅ Idealny do aplikacji LLM produkcyjnych
📈 Podsumowanie
LangGraph to potężne narzędzie dla programistów i firm budujących inteligentne, stanowe aplikacje AI. Dzięki prostocie użycia i integracji z ekosystemem LangChain, staje się on jednym z najbardziej obiecujących narzędzi do tworzenia złożonych przepływów opartych na modelach językowych. Potrzebujesz więcej informacji lub konsultacji w langGrapha ? Koniecznie się z nami skontaktuj.