Tại sao LangGraph? Chuyển từ các xích sang các đồ thị có trạng thái (tiếp tục)
Quá trình này vốn dĩ mang tính chu kì. Agent có thể lặp qua chu kì nghĩ-hành động-quan sát này nhiều lần
trước khi đi đến một kết thúc cuối cùng. Nó cần ra quyết định, và các quyết định đó thay đổi đường dẫn
thực thi.
Đây là nơi LangGraph đi vào. Nó cho phép bạn định nghĩa logic của agent như một đồ thị có trạng thái. Thay
vì một dòng ống đầu vào thành đầu ra đơn giản, bạn định nghĩa một cấu trúc với:
+ Các Nodes: Những cái này là các bước trong graph của bạn. Một node có thể một lời gọi tới một LLM
(bước”nghĩ”) hay một lời gọi tới một công cụ (bước “hành động”). Mỗi node được trình bày bởi một hàm
Python hay một Runable.
+ Các Edges: Những cái này là các kết nối giữa các nodes. Chúng định nghĩa đường dẫn dữ liệu đi qua
graph. Then chốt là, LangGraph cho phép cho các edges có điều kiện, có nghĩa bạn có thể sử dụng đầu ra
của một node để quyết định node nào ghé thăm tiếp theo. Đây là cái làm có thể quá trình ra quyết định
của agent.
+ State (trạng thái): Đây là ghi nhớ của graph. Nó là một object cái được truyền tới mọi node. Khi các
nodes thực thi, chúng có thể điều chỉnh trạng thái, thêm thông tin mới (như các kết quả từ một lời gọi
công cụ). Trạng thái ổn định này cho phép agent xây dựng bối cảnh và nhớ cái gì nó vừa thực hiện qua
nhiều bước của vòng lặp lại.