Практические советы: как создавать более совершенных ИИ-агентов с помощью LangGraph

В следующих заметках описывается практический подход к теме «Как создавать лучших ИИ-агентов с помощью LangGraph». Основное внимание уделяется контрактам, проверкам и местам для вставки кода, а не мотивирующим формулировкам. На этапе обзора сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал успешного выполнения и действия при частичной неудаче. Такой список поможет сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте как успешный, так и восстановительный пути работы. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработоспособных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.

1. План исследования: Овладение рабочими процессами с ИИ-агентами

Этап 1 «Основы исследования» работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример результата, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работы. Предпочитайте небольшие, проверяемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна указывать на конкретный элемент ответственности, а не на запутанную цепочку операций. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных маскируют информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, что приводит к нарушению последовательности выполнения после перерывов.

2. Решение: самокорректирующийся агент поиска

Этап «Решение А» работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия создаваемым элементам, определите критерии успешного выполнения и не соглашайтесь на молчаливое частичное завершение работы. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и приводят к нарушению последовательности выполнения после перерывов.

Импорты

Этап импорта работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Записывайте временные показатели, а также стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счёты при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной; вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и могут нарушить возобновление работы после прерываний.

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

Общий мозг

Этап «Общий мозг» работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Храните конфигурацию вне кода приложения. Файлы среды, хранилища секретов и флаги функций должны находиться в одном месте, чтобы операторы могли их проверять, не читая весь граф. Сохраняйте состояние графа простым и типизированным. Вложенные структуры данных скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и приводят к нарушению возобновления работы после перерывов.

# 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

Узлы-рабочие

Этап рабочих узлов работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Документируйте одновременно успешный и восстановительный пути. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не этапом последующей доработки. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и нарушают возможность продолжения работы после прерываний.

# 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."]}

Логика маршрутизации

Этап логики маршрутизации работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое какого-либо шага причина должна быть связана с конкретной ответственностью, а не с запутанной цепочкой операций. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных маскируют информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, что приводит к нарушению продолжения работы после перерывов.

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

Создание графа

Этап построения графа работает наилучшим образом, если рассматривать его как измеримую структуру. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и запись о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия создаваемым элементам, определите критерии успешного выполнения и не допускайте молчаливого частичного завершения работы. Сохраняйте состояние графа простым и типизированным. Вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и мешают возобновлению работы после прерываний.

# 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")

Запустите агента

Этап «Запуск агента» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как объект с измеримыми показателями. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Записывайте временные показатели, а также стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отслеживание затрат на раннем этапе предотвращает неожиданные счёты при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры данных мешают пониманию того, какой узел заполнил тот или иной поле, и приводят к нарушению последовательности выполнения после перерывов.

# 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}}

Этап «Запуск агента» работает наилучшим образом, когда его рассматривают как объект с измеримыми показателями. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объёма работ. Документируйте одновременно успешный сценарий работы и сценарий восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.

3. Пять советов, как улучшить работу LangGraph

Для реализации трех ключевых советов необходимо заранее определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг, исходя из известной точки контроля, без необходимости угадывать скрытое состояние. Лучше использовать небольшие, тестируемые единицы кода вместо обширных скриптов. При сбое шага причина должна быть связана с конкретной областью ответственности, а не с запутанной структурой процессов. Внедряйте человеческое утверждение для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Простая настройка во время компиляции не гарантирует полноты реализации бизнес-логики.

Совет 1: Точно определите схему состояний

Чтобы успешно пройти первый этап, определите входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед изменением кода. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия результатам работы, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного завершения задачи. Внедряйте утверждение человека для операций, связанных с тратой денег или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты выполнения бизнес-задач.

Совет 2: Овладейте условными операциями

На этапе Tip 2 Master Conditional необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе с демо-среды в общедоступные среды. Внедряйте человеческое утверждение для операций, связанных с тратой средств или изменением производственных данных. Подключение компонентов во время компиляции не гарантирует полноты функционала продукта. На этапе Tip 2 Master Conditional необходимо определить входные данные, ответственного за выполнение шага и критерии завершения перед внесением изменений в код. Операторы должны иметь возможность перезапустить шаг с известной точки контроля, не догадываясь о скрытом состоянии. Документируйте одновременно «идеальный» путь выполнения и пути восстановления. Повторные попытки, человеческое утверждение и обработка некорректных сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.

Совет 3: Не забывайте о настойчивости (создание чекпоинтов)

При работе над Советом 3 «Не делайте этапирование» сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал о успехе и то, что происходит при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы кода большим скриптам. Когда какой-то шаг терпит неудачу, причина должна быть связана с одной конкретной задачей, а не с запутанной цепочкой операций. Создавайте чекпоинты после дорогостоящих шагов. Механизм возобновления работы не должен повторно запускать один и тот же вызов большой языковой модели, когда оператор пытается выполнить следующий узел.

Совет 4: Используйте участие человека

При работе над советом 4 «Примите этот этап» сначала запишите контракт: необходимые входные данные, сигнал успеха и то, что происходит при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия элементам, определите критерии успеха и не допускайте молчаливого частичного выполнения задачи. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система возобновления работы не должна снова взимать плату за один и тот же вызов LLM, когда оператор пытается выполнить следующий узел заново.

Совет 5: Держите ваши узлы небольшими

При работе над советом 5 «Сохраняйте свою среду» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успехе и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Записывайте время выполнения и стоимость токенов или запросов рядом с функциональными результатами. Отображение стоимости заранее предотвращает неожиданные счета при переходе от демо-среды к общедоступным средам. Выполняйте контрольные точки после дорогостоящих шагов. Система возобновления работы не должна снова взимать плату за один и тот же вызов большой языковой модели, когда оператор пытается выполнить последующий узел. При работе над советом 5 «Сохраняйте свою среду» сначала запишите условия работы: необходимые входные данные, сигнал о успехе и действия при частичной неудаче. Такой список помогает сохранять честность при последующих изменениях кода. Документируйте как успешный путь выполнения, так и пути восстановления. Повторные попытки, проверки человеком и обработка неработающих сообщений являются частью продукта, а не элементами последующей доработки.

Практическое применение

Этап практического применения работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Предпочитайте небольшие, тестируемые единицы вместо обширных скриптов. Когда какой-то шаг сбивается, причина сбоя должна указывать на конкретную ответственность, а не на запутанную цепочку операций. Сохраняйте структуру графа простой и типизированной. Вложенные структуры скрывают информацию о том, какой узел заполнил тот или иной поле, и мешают возобновлению работы после прерываний.

Справочные материалы

Этап справочных материалов работает наилучшим образом, когда его рассматривают как измеримую поверхность. Соберите один идеальный пример работы, один случай сбоя и записку о возврате к предыдущему состоянию перед расширением объема работ. Рассматривайте этот этап как контракт между входными данными и проверенными выходными результатами. Дайте названия элементам, определите критерии успешного выполнения и не соглашайтесь на молчаливое частичное завершение работы.

Чек-лист операций