LangChain在LangGraph Cloud上推出多代理流部署
realtime news Jul 15, 2024 18:16
LangChain博客解释了在LangGraph Cloud上部署多代理流，借助复杂的AI工作流程增强了GPT研究员。
据Fiverr技术负责人Elisha Kramer发布的一篇客座博文称，LangChain宣布其多代理流在LangGraph Cloud上的成功部署。此开发旨在增强Assaf Elovic设计的开源GPT研究员项目，该项目旨在进行全面的在线研究。
什么是GPT研究员？
GPT研究员是一个用于在线研究任务的自主代理，在GitHub上拥有超过13,000颗星和超过4,000名开发人员的社区。最初它是一个成功的RAG实现，现在利用了LangGraph框架的多代理。尽管它具有强大的功能，但缺乏顶级的前端应用程序，这一问题现在通过使用NextJS构建的新客户端得到了解决。
LangGraph如何融入其中？
LangGraph是一个框架，它能够创建复杂的多代理流，AI代理可以协调并审查彼此的工作。LangChain发现它非常符合他们的需求，特别是集成云端版本的GPT研究员。
什么是LangGraph Cloud？
LangGraph Cloud Host类似于GraphQL API服务器，抽象了对LangGraph的访问，并利用其中使用的任何pip包。本质上，它允许部署一个内嵌LangGraph的Python服务器。云主机自动暴露API端点，以便于作业触发和图形编辑。
部署细节
最初由Assaf Elovic构建的多代理工作流程，通过LangChain CEO Harrison 的拉取请求实现了轻松部署。这使得GPT研究员的LangGraph可以通过API调用进行部署、编辑以及使用自定义参数触发，从而将其转变为可扩展的生产就绪服务。
查询LangGraph API服务器
部署过程简化为几个简单步骤：
- 观看Harrison的部署教程。
- 通过LangSmith GUI部署自定义LangGraph。
- 添加必要的环境变量到LangGraph Cloud部署中。
- 使用示例React代码查询新部署的LangGraph。
该过程涉及一个任务对象和一个getHost函数来触发LangGraph服务器上的运行，该运行在LangSmith用户界面上是可观测的。
总结
这篇博文展示了LangChain如何通过React和LangGraph Cloud部署其LangGraph多代理流。API的优雅设计简化了复杂的过程，使开发人员能够轻松高效地使用。
欲了解更多详情，请访问LangChain博客。
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