Практичні поради: як створювати кращих AI-агентів за допомогою LangGraph

Наведені нижче примітки описують практичний підхід до роботи з темою «Як створювати кращі AI-агенти за допомогою LangGraph». Основна увага приділяється контрактам, перевіркам та місцям для вставки коду, а не мотиваційним аспектам. Під час проходження етапу огляду спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допоможе зберегти чесність пізніших змін у коді. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

1. Огляд досліджень: опанування робочих процесів з агентами

Етап 1 «Огляд дослідження» найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний приклад виконання, один випадок невдачі та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на складну послідовність дій. Зберігайте стан графа у простому та типованому вигляді. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

2. Рішення: Агент пошуку з самокорекцією

Етап „Рішення А“ функціонує найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Зафіксуйте один ідеальний приклад виконання, один випадок невдачі та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань. Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.

Імпорти

Етап імпорту працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний приклад роботи, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовища до спільних середовищ. Зберігайте стан графа у простому та типованому вигляді. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

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

Спільний мозок

Етап «Спільний мозок» функціонує найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь граф. Зберігайте стан графа у вигляді плоскої структури з чіткими типами даних. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол записав яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

# 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

Вузли-робітники

Етап робочих вузлів працює найкраще, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Зафіксуйте один ідеальний варіант виконання, один випадок збою та примітку щодо скасування змін перед розширенням обсягу. Документуйте як успішний, так і відновлювальний шляхи роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Зберігайте стан графу у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

# 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."]}

Логіка маршрутизації

Етап логіки маршрутизації працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний зразок роботи, один випадок збою та примітку щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед складними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій. Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

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

Створення графа

Етап створення графа працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний приклад роботи, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань. Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.

# 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")

Запустіть агента

Етап «Запуск агента» працює найкраще, коли його розглядають як показник для вимірювання. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовища до спільних середовищ. Зберігайте стан графа у простій та типованій формі. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

# 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}}

Етап «Запуск агента» працює найкраще, коли його розглядають як показник для вимірювання. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи разом. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

3. П’ять порад, як покращити роботу з LangGraph

Для трьох ключових порад щодо реалізації необхідно заздалегідь визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Краще використовувати невеликі, тестирувані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру процесу. Встановлюйте людське схвалення для тих етапів, де витрачаються гроші чи змінюються дані в продакшені. Підключення елементів під час компіляції не є гарантією повноти бізнес-функціоналу.

Порада 1: Чітко сформулюйте схему стану

Для поради 1 «Завершіть свою стадію» визначте вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення ще до змін у коді. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цю стадію як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви результатам, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Вимагайте людського схвалення для тих кроків, які призводять до витрат грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти бізнес-процесу.

Порада 2: Опануйте умовні кроки

На етапі Tip 2 Master Conditional необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні. Встановлюйте людське схвалення для кроків, які спричиняють витрати чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повності функціоналу продукту. На етапі Tip 2 Master Conditional необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людське схвалення та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Порада 3: Не забувайте про наполегливість (створення контрольних точок)

Під час роботи над Порадою 3 «Не створюйте етапи» спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається при частковій невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність у подальших змінах коду. Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям коду перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій. Створюйте контрольні точки після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається виконати пізнішу операцію.

Порада 4: Використовуйте участь людини

Під час виконання поради 4 «Прийміть етап», спочатку запишіть угоду: необхідні вхідні дані, сигнал успіху та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як угоду між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте елементи, визначте критерії успіху та не допускайте беззвучного часткового виконання. Робіть перевірки після дорогих кроків. Система повернення до виконання не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізнішу ланку.

Порада 5: Тримайте свої ланки маленькими

Під час виконання поради №5 «Тримайте свою стадію» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціонування. Відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система повторного запуску не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізніший етап. Під час виконання поради №5 «Тримайте свою стадію» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Одночасно задокументуйте оптимальний та резервний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.

Практичне застосування

Етап практичного застосування працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед складними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій. Зберігайте стан графа у простому та типованому вигляді. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв.

Посилання

Етап посилань працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань.

Чек-лист для експлуатації