LangGraph: AI-samenwerking voor complexe bedrijfsproblemen

In onze steeds complexer wordende wereld is het essentieel om problemen effectief en efficiënt aan te pakken. In de “mensenwereld” vereist dit een samenwerking waarbij elk teamlid zijn unieke vaardigheden inbrengt. Dit concept, bekend in de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) als een multi-agent systeem, is waar LangGraph zijn inspiratie vandaan haalt. In een multi-agent systeem werken meerdere AI-agents samen om een probleem op te lossen, waarbij elke agent is ontworpen om specifieke taken uit te voeren of beslissingen te nemen op basis van de gegevens die het ontvangt.

LangGraph, gebouwd op LangChain, introduceert een manier om meerdere agents door middel van een “graph” structuur te coördineren. Dit stelt de agents in staat om samen te werken en hun doelen te bereiken door meerdere stappen te doorlopen, vergelijkbaar met het passeren van een notitieboekje in een teamvergadering waarbij elk lid updates of beslissingen toevoegt op basis van de notities van de voorgangers. Dit proces, waarbij de “state” (de meest actuele staat van een bericht of opdracht) — ofwel het actieve geheugen van het systeem — tussen de agents wordt doorgegeven, zorgt ervoor dat iedereen up-to-date blijft over de voortgang en genomen beslissingen.

Maar hoe functioneert LangGraph precies? Denk aan een netwerk van wegen die verschillende steden verbinden, waarbij elke stad een punt (of "node") op de grafiek is en de wegen de verbindingen ("edges") zijn tussen deze punten. In LangGraph vertegenwoordigen deze nodes de AI-agents en de randen de interacties tussen hen. Dit maakt complexe processen, zoals cycli waarin een agent bepaalde acties meerdere keren moet herhalen en verfijnen, en Directed Acyclic Graphs (DAG's), die lineaire taken zonder herhaling ondersteunen, beheersbaar en efficiënt.

LangGraph is geschikt in situaties waarin AI-agents betrokken zijn bij taken die herhaaldelijke acties, evaluatie van uitkomsten en aanpassing van strategieën vereisen. Het platform is ontworpen voor het organiseren van een team van AI-agents die moeten samenwerken aan complexe taken. Hierbij speelt de staat een cruciale rol; het fungeert als een gedeeld journaal of chatgeschiedenis die alle agents op de hoogte houdt van de voortgang en de langs de weg genomen beslissingen. Door deze staat rond te passen en bij te werken, kunnen de AI-agents efficiënt samenwerken, beslissingen nemen die voortbouwen op de bijdragen van hun teamgenoten.

Voor onze klanten bij Bytesize AI betekent dit dat wij met behulp van LangGraph en zijn multi-agent aanpak in staat zijn complexe, bedrijfskritieke problemen op te lossen. Dit doen we door het creëren van een samenwerkingsverband tussen AI-agents die elk gespecialiseerd zijn in verschillende aspecten van het probleem. Dit resulteert in een dynamisch, adaptief systeem dat in staat is om met de complexiteit en veranderlijkheid van moderne bedrijfsuitdagingen om te gaan.

‍

LangGraph in de praktijk: de code

Na de introductie van het concept en de structuur van LangGraph in het eerste deel, duiken we nu dieper in de kern van deze technologie: de code. Deze sectie is cruciaal om te begrijpen hoe LangGraph in de praktijk functioneert en hoe het bijdraagt aan het oplossen van complexe bedrijfsproblemen door middel van een multi-agent benadering.

De rol van het “Oracle” en de interactie met LCEL

In het hart van LangGraph staat het 'Oracle', een unieke node die fungeert als het toegangspunt tot de graph. Deze node roept het model aan (in dit geval ChatOpenAI), vergelijkbaar met hoe een poortwachter toegang verleent tot een stad. Bij het toevoegen van een node aan LangGraph, definiëren we eigenlijk een stap in het proces of een taak die door een AI-agent moet worden uitgevoerd. Hierbij is het mogelijk om niet alleen direct een model als taak te gebruiken, maar ook om elke willekeurige functie als taak in te stellen. Dit maakt complexere interacties en voorbewerkingen mogelijk voordat het model wordt aangeroepen, wat essentieel is voor de flexibiliteit van LangGraph. De code "acties" in de code zijn geschreven op bassi van LCEL: LangChain Expression Language.

Conditional edges en cycles

Een belangrijk aspect van LangGraph zijn de conditionele edges (conditional edges). Deze edges bepalen hoe taken met elkaar verbonden zijn en hoe de besluitvorming plaatsvindt binnen de graph. Afhankelijk van bepaalde voorwaarden, beslist de graph naar welke node een taak moet gaan als het uitgevoerd moet worden. Dit stelt LangGraph in staat om specifieke tools of functies aan te roepen, alleen wanneer dat nodig is, afhankelijk van de taak die voorhanden is. Super handig!

Daarnaast speelt het concept van cycli (cycles) opnieuw een belangrijke rol. Cycli verwijzen naar situaties waarbij het proces mogelijk op zichzelf terugkomt, vergelijkbaar met een lus in programmeren. Dit stelt de AI-agents in staat om hun aanpak aan te passen en opnieuw te proberen, gebaseerd op nieuwe inzichten of resultaten, wat van cruciaal belang kan zijn voor het bereiken van een specifiek gewenste uitkomst.

Uitbreiding met extra tooling

Met hulpmiddelen zoals Tavily en LangSmith rusten we de AI-agents uit met softwaretools (zoals een rekenmachine), waarmee ze extra taken kunnen uitvoeren of hun voortgang kunnen monitoren. Deze voorbereiding is essentieel om hen als een samenhangend team te laten functioneren, strategieën aan te passen waar nodig en uiteindelijk de gestelde taken te volbrengen.

Staat van de agent (state of the agent)

Een ander cruciaal element in LangGraph is de “staat” (state) van een agent, een soort gedeeld notitieboekje waarin alle agents kunnen lezen wat er eerder is gedaan en vervolgens hun eigen bijdragen kunnen noteren. Dit faciliteert een gestroomlijnde communicatie en samenwerking tussen verschillende agents.

Definiëren van nodes en edges

Bij het opzetten van een LangGraph-systeem definiëren we de taken (nodes) en beslissingspunten (conditionele edges). Dit bepaalt hoe informatie stroomt en beslissingen worden genomen binnen het grafiek. Het is alsof we een blauwdruk creëren voor hoe verschillende taken en beslissingen met elkaar verbonden en geïnteracteerd worden binnen een systeem dat is ontworpen om een probleem op te lossen.

‍

Uitbreiding en monitoring: de essentie van geavanceerde AI-samenwerking

Met de grondbeginselen en kerncode van LangGraph reeds uitgelegd, richten we ons nu op de verdere verrijking en het toezicht binnen het systeem, essentiële aspecten voor het realiseren van geavanceerde AI-samenwerkingen.

Verrijking met Tavily en LangSmith

Om de functionaliteit van onze AI-agents binnen LangGraph uit te breiden, gebruiken we Tavily, een hulpmiddel dat onze agents in staat stelt extra taken uit te voeren, zoals geavanceerde RAG (Retrieval-Augmented Generation) zoekopdrachten. Deze technologie stelt onze agents in staat om efficiënter toegang te krijgen tot en gebruik te maken van externe informatiebronnen, wat de besluitvorming en probleemoplossing aanzienlijk verbetert.

Daarnaast zetten we LangSmith in, een monitoringssysteem dat nauwlettend toezicht houdt op de werking van onze agents. LangSmith biedt ons inzicht in hun activiteiten, identificeert mogelijke knelpunten en verbetert de algehele probleemoplossing. Dit systeem functioneert als een soort CEO-agent, die niet alleen toezicht houdt, maar ook strategische richting kan geven aan de AI-agents, om zo een optimale samenwerking en efficiëntie te waarborgen.

Staat van de agent en StateGraph

Een cruciaal element binnen LangGraph is de staat (state) van een agent, ofwel de huidige informatie of context die gedeeld wordt onder de agents. Dit wordt vergeleken met een gemeenschappelijk notitieboekje waarin elke agent kan lezen wat er voorheen is gedaan en vervolgens zijn eigen bijdragen kan toevoegen. Een StateGraph is specifiek ontworpen om dit notitieboekje te beheren en door te geven aan elke agent in het systeem. Dit zorgt ervoor dat alle agents op de hoogte blijven van de voortgang en relevante updates, wat de basis legt voor een effectieve samenwerking en besluitvorming.

De werkwijze van de code

In de praktijk laat de code van LangGraph, door middel van TypedDict, ons toe om precies te specificeren welke informatie de staat bevat. Dit maakt het mogelijk voor agents om hun messages toe te voegen aan een gemeenschappelijke lijst, in plaats van deze te vervangen. Het onderscheid tussen het toevoegen aan en het bijwerken van het notitieboekje is hierbij cruciaal, omdat het garandeert dat alle relevante informatie bewaard blijft en beschikbaar is voor alle agents.

Definiëren van nodes en edges

Bij het opzetten van een LangGraph-systeem definiëren we taken (nodes) en beslissingspunten (conditional edges). Dit stelt ons in staat om een gestructureerd proces op te zetten waarbij elke taak duidelijk is gedefinieerd en de doorstroming van informatie en beslissingen efficiënt verloopt. Een coördinerende agent, vergelijkbaar met een CEO, speelt hierin een sleutelrol door de richting van de informatieflow te bepalen en te zorgen dat de staat in de juiste richting beweegt.

‍

Verfijning van de code: structuur en besluitvorming in LangGraph

Na de introductie van LangGraph, de diepere duik in de code en de verrijking met aanvullende hulpmiddelen, concentreren we ons nu op de kernfunctionaliteiten van de code die de geavanceerde AI-samenwerking binnen LangGraph mogelijk maken. Deze fase is cruciaal voor het begrijpen van hoe besluitvorming plaatsvindt binnen het systeem en hoe flexibiliteit in het proces is ingebouwd.

TypedDict en de staat van de agent

De basis van LangGraph's functionaliteit wordt gevormd door TypedDict, een middel om precies te definiëren welke informatie de staat bevat. In dit geval is de staat gedefinieerd als een lijst van berichten, waarbij het gebruik van “Annotated” deel uitmaakt van het proces om te specificeren hoe agents de staat moeten bijwerken. De belangrijke regel hier is dat agents hun berichten altijd aan de lijst toevoegen, in plaats van deze te vervangen. Dit proces benadrukt het belang van het continu toevoegen van informatie aan de gedeelde “kennisbank” van het systeem, vergelijkbaar met het toevoegen van notities aan het einde van een notitieboekje.

Definiëren van nodes en conditional edges

Het hart van LangGraph's functionaliteit ligt in het definiëren van nodes en edges. Nodes vertegenwoordigen taken of functies die door AI-agents moeten worden uitgevoerd. De introductie van conditional edges introduceert een laag van besluitvorming binnen het systeem, waarbij op basis van bepaalde voorwaarden besloten wordt welke taak vervolgens uitgevoerd moet worden. Dit systeem van conditional edges staat centraal in het vermogen van LangGraph om dynamisch en flexibel te reageren op de huidige staat van het probleem.

Coördinerende agent: de CEO van het systeem

Een innovatief concept binnen LangGraph is de rol van de coördinerende agent, die fungeert als een CEO binnen het systeem. Deze agent is verantwoordelijk voor het stroomlijnen en dicteren van de informatiestroom door het netwerk en het bepalen of de staat van het systeem zich in de juiste richting beweegt. Hoewel de integratie van deze component binnen LangGraph nog in ontwikkeling is, belooft het een cruciale rol te spelen in het verbeteren van de effectiviteit van de AI-samenwerking.

Opzetten van een LangGraph systeem

Bij het opzetten van een LangGraph-systeem definieert men de taken (nodes) en de beslissingspunten (conditional edges). Dit proces is vergelijkbaar met het creëren van een blauwdruk voor hoe verschillende taken en beslissingen met elkaar verbonden zijn en interageren binnen een systeem dat ontworpen is om problemen op te lossen. Vanaf het instellen van het startpunt tot het verbinden van taken met edges, wordt elke stap zorgvuldig overwogen om een gestroomlijnd, effectief systeem te creëren.

‍

Het samenvoegen van inzichten: LangGraph als blueprint voor AI-samenwerking

Met de voltooiing van de uitleg over LangGraph, van de initiële concepten tot de verfijning van de code en de integratie van aanvullende tools, hebben we een uitgebreid beeld geschetst van hoe dit platform kan dienen als een krachtige tool voor het oplossen van complexe, multi-agent problemen binnen het bedrijfsleven.

LangGraph: een dynamisch en adaptief systeem

LangGraph stelt ons in staat om een netwerk van AI-agents te creëren die elk zijn toegespitst op specifieke taken of besluitvormingsprocessen. Door de structuur van dit netwerk te modelleren als een grafiek, kunnen deze agents efficiënt samenwerken, informatie delen en beslissingen nemen op basis van een gedeelde staat - vergelijkbaar met een continu bijgewerkt notitieboekje van projectupdates. Dit proces bevordert een dynamische en adaptieve benadering van probleemoplossing, waarbij het systeem zich kan aanpassen aan nieuwe informatie of veranderende omstandigheden.

De kern van het systeem: besluitvorming en flexibiliteit

De kracht van LangGraph ligt in zijn vermogen om besluitvorming en flexibiliteit te integreren in het hart van het systeem. Door het gebruik van TypedDict voor de definitie van de staat en conditional edges voor het bepalen van de taakstroom, kunnen AI-agents niet alleen reageren op de huidige staat van het systeem maar ook proactief bijdragen aan de richting van het project. Dit stelt het systeem in staat om complexe taken uit te voeren die een hoge mate van aanpassingsvermogen en samenwerking vereisen.

Toezicht en sturing: de rol van de coördinerende agent

Een cruciale component in de effectiviteit van LangGraph is de rol van de coördinerende agent, die functioneert als de CEO van het systeem. Deze agent biedt niet alleen toezicht en inzicht in de werking van het netwerk, maar biedt ook strategische sturing om ervoor te zorgen dat de samenwerking tussen verschillende agents soepel verloopt en gericht blijft op het einddoel. Dit niveau van toezicht en coördinatie is essentieel voor het waarborgen van de efficiëntie en effectiviteit van het systeem als geheel.

Implementatie en Integratie

Bij de implementatie van LangGraph binnen een organisatie begint het proces met het opzetten van het grafiek, waarbij de structuur (StateGraph) wordt gecreëerd die zich bewust is van de huidige staat van informatie. Vervolgens worden de taken (of modes) toegevoegd: de agent-taak, waar de AI besluit wat de volgende stap is op basis van de huidige staat, en de actie-taak, waar een specifieke actie wordt uitgevoerd. Het systeem wordt geïnitieerd met de agent-taak als startpunt, waarna taken met elkaar verbonden worden door middel van edges die de stroom van het proces bepalen.

Waarom is dit belangrijk: de rol van multi-agents in zakelijke AI toepassingen

De multi-agent approach en het vermogen om complexe, meerstapsprocessen te automatiseren, is een cruciale evolutie voor bedrijven die streven naar efficiëntie, flexibiliteit en innovatie. Deze technologieën stellen organisaties in staat om complexe problemen met een nieuwe diepgang aan te pakken en productiviteit te verhogen door routinetaken te automatiseren. Dit leidt tot significante tijds- en kostenbesparingen en "bevrijdt" menselijke werknemers om zich te concentreren op strategische initiatieven.

Door deze geavanceerde AI-oplossingen te omarmen, kunnen bedrijven een concurrentievoordeel behalen, hun operationele processen verbeteren en een solide basis leggen voor duurzame groei. In een tijdperk waarin aanpassingsvermogen en innovatie de sleutel zijn tot succes, is de investering in multi-agent systemen en procesautomatisering geen luxe, maar een noodzakelijke stap voorwaarts.

‍

‍