Notes pratiques : Comment créer de meilleurs agents d’IA avec LangGraph

Les notes suivantes reconstituent une approche pratique pour « Comment créer de meilleurs agents IA avec LangGraph ». L’accent est mis sur les contrats, les vérifications et les placeholders de code à insérer, plutôt que sur une présentation motivante. Lors de l’étape d’aperçu, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez à la fois le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.

1. Plan de recherche : Maîtriser les workflows agents

La phase de maîtrise du plan de recherche n°1 fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

2. La solution : un agent de recherche auto-corrigé

La phase 2, « La Solution A », fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemplaire idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez toute mise en œuvre partielle silencieuse. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

Imports

La phase des importations fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Gardez l’état du graphique simple et structuré. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a modifié tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.

import operator
from typing import Annotated, TypedDict, Union
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

Le cerveau partagé

La phase du « Cerveau partagé » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Garantissez que l’état du graphe soit plat et typé. Les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a écrit tel champ, ce qui perturbe la reprise après interruption.

# 1. State: The agent's shared memory
class AgentState(TypedDict):
  # 'operator.add' lets us append messages instead of overwriting
    messages: Annotated[list[str], operator.add]
    attempts: int
    found_info: bool

Les nœuds travailleurs

La phase des nœuds travailleurs fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours optimal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

# 2. Nodes: Individual 'steps' in the process
def search_node(state: AgentState):
    print(f\n"--- Attempt {state['attempts'] + 1}: Searching ---")
    # Simulating a logic check
    success = state['attempts'] >= 1
    msg = "Success: Found LangGraph info!" if success else "No results found."
    return {"messages": [msg], "attempts": state['attempts'] + 1, "found_info": success}

def refine_query_node(state: AgentState):
    print("\n--- Refining query for better results ---")
    return {"messages": ["System: Query refined."]}

La logique de routage

La phase de logique de routage fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’erreur doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.

def should_continue(state: AgentState):
    if state["found_info"] or state["attempts"] >= 3:
        return "end"
    return "refine"

Construction du graphe

La phase de construction du graphe fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript parfait, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

# 4. Build the Graph
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("search", search_node)
workflow.add_node("refine", refine_query_node)

workflow.add_edge(START, "search")
workflow.add_conditional_edges("search", should_continue, {"refine": "refine", "end": END})
workflow.add_edge("refine", "search")

Démarrez l’agent

La phase « Exécuter l’agent » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration aux environnements partagés. Maintenez l’état du graphe simple et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

# 5. Execute
app = workflow.compile()
for output in app.stream({"messages": [], "attempts": 0, "found_info": False}):
    print(output)

--- Attempt 1: Searching ---
{'search': {'messages': ['No results found.'], 'attempts': 1, 'found_info': False}}

--- Refining query for better results ---
{'refine': {'messages': ['System: Query refined.']}}

--- Attempt 2: Searching ---
{'search': {'messages': ['Success: Found LangGraph info!'], 'attempts': 2, 'found_info': True}}

La phase « Exécuter l’agent » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de rollback avant d’élargir le périmètre. Documentez ensemble le parcours réussi et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une amélioration ultérieure.

3. Cinq conseils pour améliorer votre utilisation de LangGraph

Pour les 3 conseils clés, définissez les entrées, le responsable de chaque étape ainsi que les critères d’achèvement avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Faites approuver par des humains les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.

Conseil 1 : Définissez précisément votre schéma d’état

Pour le Conseil 1 : Maîtrisez votre étape, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses. Faites approuver par un humain les cas où de l’argent est dépensé ou des données de production sont modifiées. La connexion en temps de compilation ne revient pas à une complétude opérationnelle.

Conseil 2 : Maîtrisez les chemins conditionnels

Pour l’étape Master Conditional de la Conseil 2, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites approuver par un humain les étapes qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour l’étape Master Conditional de la Conseil 2, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez conjointement le parcours idéal et le parcours de récupération. Les tentatives de réexécution, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.

Conseil 3 : N’oubliez pas la persévérance (création de points de contrôle)

Lorsque vous travaillez sur le Conseil 3 « Ne pas stager », notez d’abord les éléments essentiels : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas réutiliser la même appel à l’LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur.

Conseil 4 : Adoptez l’intervention humaine

Lorsque vous travaillez sur le Conseil n°4 « Adoptez l’étape », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès et refusez les terminations partielles silencieuses. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

CONSEIL n°5 : Gardez vos nœuds petits

Lorsque vous travaillez sur le conseil n°5 « Gardez votre environnement », notez d’abord les conditions du contrat : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lorsque vous travaillez sur le conseil n°5 « Gardez votre environnement », notez d’abord les conditions du contrat : entrées requises, signal de succès et conséquences en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives de réessai, les contrôles humains et la gestion des messages non traités font partie intégrante du produit, et non d’améliorations ultérieures.

Application dans la vie réelle

La phase d’application dans la vie réelle fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé. Maintenez l’état des graphes simple et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.

Références

La phase des références fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse.

Liste de contrôle opérationnelle