Em aplicações orientadas a IA, as tarefas complexas geralmente exigem quebrar em várias subtaretas. No entanto, as subtarefas exatas não podem ser predeterminadas em muitos cenários do mundo actual. Por exemplo, na geração automatizada de códigos, o número de arquivos a serem modificados e as alterações específicas necessárias dependem inteiramente da solicitação fornecida. Os fluxos de trabalho paralelos tradicionais lutam imprevisivelmente, exigindo que as tarefas sejam predefinidas antecipadamente. Essa rigidez limita a adaptabilidade dos sistemas de IA.
No entanto, os agentes do fluxo de trabalho dos trabalhadores orquestradores em Langgraph introduzem uma abordagem mais flexível e inteligente para enfrentar esse desafio. Em vez de confiar nas definições de tarefas estáticas, um O Central Orchestrator LLM analisa dinamicamente a entradadetermina as subtarefas necessárias e as delega para LLMs de trabalhadores especializados. O orquestrador coleta e sintetiza as saídas, garantindo um resultado closing coeso. Esses Serviços da Gen AI Habilite a tomada de decisão em tempo actual, o gerenciamento de tarefas adaptáveis e a maior precisão, garantindo que fluxos de trabalho complexos sejam tratados com agilidade e precisão mais inteligentes.
Com isso em mente, vamos mergulhar sobre o que é o agente de fluxo de trabalho dos trabalhadores orquestradores em Langgraph.
Dentro do Orquestratador de Langgraph Agente: Distribuição de tarefas mais inteligente
Os trabalhadores orquestradores Agente de fluxo de trabalho em Langgraph foi projetado para delegação dinâmica de tarefas. Nesta configuração, um Orchestrator Central LLM analisa a entrada, divide -a em subtarefas menores e as atribui a LLMs de trabalhadores especializados. Depois que os agentes dos trabalhadores concluem suas tarefas, o orquestrador sintetiza suas saídas em um resultado closing coeso.
A principal vantagem de usar o agente de fluxo de trabalho dos trabalhadores orquestradores é:
- Manuseio de tarefas adaptável: As subtarefas não são predefinidas, mas determinadas dinamicamente, tornando o fluxo de trabalho altamente flexível.
- Escalabilidade: O orquestrador pode gerenciar e escalar com eficiência vários agentes trabalhadores, conforme necessário.
- Precisão aprimorada: O sistema garante resultados mais precisos e com reconhecimento de contexto, delegando dinamicamente tarefas a trabalhadores especializados.
- Eficiência otimizada: As tarefas são distribuídas com eficiência, evitando gargalos e permitindo a execução paralela sempre que possível.
Não vamos olhar para um exemplo. Vamos construir um agente de fluxo de trabalho de trabalho orquestrador que use a entrada do usuário como tópico de weblog, como “Escreva um weblog em pano agentico. ” O orquestrador analisa o tópico e planeja várias seções do weblog, incluindo introdução, conceitos e definições, aplicativos atuais, avanços tecnológicos, desafios e limitações e muito mais.
Importar as bibliotecas necessárias.
Agora precisamos carregar o LLM. Para este weblog, usaremos o modelo QWEN2.5-32B da Groq.
Agora, vamos construir uma classe pydantic para garantir que o LLM produza saída estruturada. Na classe Pydantic, garantiremos que o LLM gerem uma lista de seções, cada uma contendo o nome e a descrição da seção. Essas seções serão dadas posteriormente aos trabalhadores para que possam trabalhar em cada seção em paralelo.
Agora, devemos criar as courses estaduais que representam um estado gráfico contendo variáveis compartilhadas. Definiremos duas courses estaduais: uma para todo o estado do gráfico e outro para o estado dos trabalhadores.
Agora, podemos definir os nós – o nó do orquestrador, o nó do trabalhador, o nó do sintetizador e o nó condicional.
Nó do orquestrador: Este nó será responsável por gerar as seções do weblog.
Nó do trabalhador: Este nó será usado pelos trabalhadores para gerar conteúdo para as diferentes seções
Nó do sintetizador: Este nó levará a saída de cada trabalhador e o combinará para gerar a saída closing.
Nó condicional para atribuir trabalhador: Este é o nó condicional que será responsável por atribuir as diferentes seções do weblog a diferentes trabalhadores.
Agora, finalmente, vamos construir o gráfico.
Agora, quando você chama o gráfico com um tópico, o nó do orquestrador divide -o em seções, o nó condicional avalia o número de seções e atribui dinamicamente os trabalhadores – por exemplo, se houver duas seções, dois trabalhadores serão criados. Cada nó do trabalhador gera conteúdo para a seção atribuída em paralelo. Finalmente, o nó do sintetizador combina as saídas em um weblog coeso, garantindo um processo de criação de conteúdo eficiente e organizado.
Também existem outros casos de uso, que podemos resolver usando o agente de fluxo de trabalho do Orchestrator-Employee. Alguns deles estão listados abaixo:
- Geração automatizada de casos de teste -simplificar o teste de unidade gerando automaticamente casos de teste baseados em código.
- Garantia da qualidade do código – Garantir padrões de código consistentes integrando Geração de teste automatizada em pipelines de CI/CD.
- Documentação do software program – Gerando diagramas de UML e sequência para melhor documentação e compreensão do projeto.
- Código Legado Refatoração -Auxiliar na modernização e teste de aplicações herdadas, com cobertura de teste de geração automática.
- Acelerando os ciclos de desenvolvimento – Reduzindo o esforço handbook para escrever testes, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no desenvolvimento de recursos.
O agente de fluxo de trabalho dos trabalhadores do orquestrador não apenas aumenta a eficiência e a precisão, mas também aprimora a manutenção e a colaboração do código entre as equipes.
Linhas de fechamento
Para concluir, o agente de fluxo de trabalho de trabalho do orquestrador em Langgraph representa uma abordagem escalável e de visão de futuro para gerenciar tarefas complexas e imprevisíveis. Ao utilizar um orquestrador central para analisar os insumos e dividi -los dinamicamente em subtarefas, o sistema atribui efetivamente cada tarefa a nós especializados do trabalhador que operam em paralelo.
Um nó sintetizador integra perfeitamente essas saídas, garantindo um resultado closing coeso. Seu uso de courses estaduais para gerenciar variáveis compartilhadas e um nó condicional para atribuir dinamicamente os trabalhadores garantem escalabilidade e adaptabilidade ideais.
Essa arquitetura flexível não apenas amplia a eficiência e a precisão, mas também se adapta de forma inteligente a cargas de trabalho variadas, alocando recursos onde são mais necessários. Em suma, seu design versátil abre caminho para melhorar a automação em diversas aplicações, promovendo, finalmente, a maior colaboração e acelerando os ciclos de desenvolvimento no cenário tecnológico dinâmico de hoje.