🔍 LangGraph – Co to jest i do czego służy?

Opublikowano przez

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.

langGraph

🧠 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.