LangGraph: Stateful multi-agent systems

LangGraph is een open-source framework ontwikkeld door de makers van LangChain dat de bouw van stateful, multi-agent applicaties mogelijk maakt met behulp van een op graphs gebaseerde architectuur. In tegenstelling tot traditionele lineaire ketens stelt LangGraph developers in staat om complexe workflows te definiëren met loops, conditionele vertakkingen en persistent geheugen.

Terwijl we richting AI Agents bewegen, vereist de overgang van simpele chatbots naar autonome agents een geavanceerde orchestratielaag. LangGraph adresseert de beperkingen van Directed Acyclic Graphs (DAGs) door een systeem te bieden waarin agents eerdere stappen opnieuw kunnen bezoeken, zichzelf kunnen corrigeren en een gedeelde staat kunnen behouden over langdurige interacties.

Wat is LangGraph?

LangGraph is een bibliotheek voor het bouwen van stateful, multi-actor applicaties met Large Language Models (LLM’s). Het is gebouwd bovenop LangChain, maar fungeert als een afzonderlijk architecturaal paradigma. Waar LangChain uitblinkt in het creëren van lineaire sequenties van taken, is LangGraph ontworpen voor “agentic” workflows die inherent niet-lineair zijn.

Het framework draait om drie kernconcepten:

• Nodes: Dit zijn de bouwstenen van de graph. Elke node is een Python-functie of een Runnable die een specifieke actie uitvoert, zoals het aanroepen van een LLM, het doorzoeken van een database of het uitvoeren van code.
• Edges: Deze definiëren de overgangen tussen nodes. Edges bepalen de executieflow, inclusief conditionele edges die de workflow routeren op basis van de output van een eerdere node.
• State: Dit is een gedeelde datastructuur (meestal een TypedDict of Pydantic model) die de huidige momentopname van de applicatie representeert. Elke node leest van en schrijft naar deze staat, wat zorgt voor persistentie van de context.

Waarvoor gebruik je LangGraph

LangGraph is specifiek ontwikkeld voor scenario’s waarin een lineaire uitvoering in één enkele stap onvoldoende is. Organisaties zetten LangGraph in om geavanceerde AI agents te bouwen die een hoge mate van autonomie en betrouwbaarheid vereisen.

1. Multi-agent samenwerking

Complex taken vereisen vaak gespecialiseerde agents die samenwerken. Een softwareontwikkelingsworkflow kan bijvoorbeeld inhouden dat één agent code schrijft, een tweede agent deze beoordeelt en een derde agent tests uitvoert. LangGraph beheert de overdrachten en communicatie tussen deze agents via de gedeelde staat.

2. Human-in-the-loop (HITL) workflows

Voor bedrijfskritische applicaties is menselijk toezicht verplicht. Het checkpointing-systeem van LangGraph stelt een workflow in staat om de uitvoering te pauzeren, de staat op te slaan in een database en te wachten op menselijke goedkeuring of interventie voordat deze wordt hervat.

3. Iteratieve RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Standaard RAG faalt vaak als de initiële ophaalactie niet relevant is. LangGraph maakt Corrective RAG (CRAG) mogelijk, waarbij een agent de opgehaalde documenten evalueert en, indien deze ontoereikend zijn, terugkeert naar een eerdere stap om de zoekopdracht te verfijnen of een andere databron te proberen.

4. Langlopende business processes

Processen zoals geautomatiseerde customer onboarding of juridische contractanalyse omvatten meerdere fasen die uren of dagen in beslag kunnen nemen. De persistentielaag van LangGraph zorgt ervoor dat het systeem kan herstellen van fouten en de voortgang over sessies heen behoudt.

Hoe gebruik je LangGraph

Het implementeren van een LangGraph-applicatie volgt een gestructureerd proces van vier stappen: de staat definiëren, nodes maken, edges vastleggen en de graph compileren.

Stap 1: Definieer de staat

De staat is de “source of truth” voor de graph Je moet definiëren welke informatie moet worden bijgehouden.

from typing import Annotated, TypedDict
from langgraph.graph.message import add_messages

class State(TypedDict):
    # 'add_messages' is a reducer that appends new messages to history
    messages: Annotated[list, add_messages]

Stap 2: maak de nodes

Nodes zijn functies die de huidige staat als input nemen en een update van die staat teruggeven.

def assistant(state: State):
    return {"messages": [llm.invoke(state["messages"])]}

Stap 3: Definieer edges en logica

Je verbindt de nodes met add_edge voor directe overgangen of add_conditional_edges voor op logica gebaseerde routering.

Python:

from langgraph.graph import StateGraph, START, END

workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("assistant", assistant)
workflow.add_edge(START, "assistant")
workflow.add_edge("assistant", END)

Stap 4: Compileer en voer uit

Het compileren van de graph valideert de structuur en creëert een CompiledGraph-object dat kan worden aangeroepen of gestreamd. Om een praktische toepassing in je organisatie te zien, kun je een AI-demo boeken om aangepaste implementaties te verkennen.

Voor- en nadelen van LangGraph

Hoewel LangGraph aanzienlijke kracht biedt, introduceert het een niveau van architecturale complexiteit die moet worden afgewogen tegen de projectvereisten.

Voordelen

• Cycli en loops: In tegenstelling tot de Chain-objecten van LangChain ondersteunt LangGraph cyclische graphs, wat iteratief redeneren en zelfcorrectie mogelijk maakt.
• Granulaire controle: Developers hebben precieze controle over de executieflow, wat het makkelijker maakt om specifiek agent-gedrag te debuggen.
• Persistentie: Ingebouwde checkpointing maakt “time-travel debugging” mogelijk, waarbij je eerdere staten van de graph kunt inspecteren en opnieuw kunt uitvoeren.
• Ecosysteem-integratie: Het integreert naadloos met LangSmith voor observeerbaarheid en LangServe voor deployment.

Nadelen

• Steilere leercurve: Het begrijpen van graphs theorie en state management is uitdagender dan het bouwen van lineaire ketens.
• Verbositeit: Simpele taken vereisen vaak meer boilerplate-code in LangGraph dan in standaard LangChain-implementaties.
• Architecturale overhead: Voor eenvoudige RAG-applicaties of Q&A-bots kan de complexiteit van een graph overbodig zijn.

Concurrentieanalyse: Hoe LangGraph zich verhoudt

Verschillende frameworks concurreren in de ruimte voor AI agent-orchestratie, elk met eigen filosofieën over structuur en gebruiksgemak.

Vergelijkingstabel: AI agent-frameworks

Functie	LangGraph	CrewAI	Microsoft Autogen	PydanticAI
Primaire focus	Stateful orchestratie	Op rollen gebaseerde teams	Conversationele agents	Type-safe agents
Architectuur	Graph-gebaseerd	Proces-gebaseerd	Dialoog-gebaseerd	Schema-gebaseerd
State Management	Expliciet & Persistent	Event-driven	Impliciet	Strikt Pydantic
Gebruiksgemak	Gemiddeld (Low-level)	Hoog (High-level)	Gemiddeld	Hoog
Cyclische support	Native	Beperkt	Native	Native

CrewAI

CrewAI richt zich op “role-based” agents. Het is zeer intuïtief voor het creëren van teams waarin agents specifieke “backstories” en “goals” hebben. Het is echter minder flexibel dan LangGraph voor aangepaste vertakkingslogica en mist hetzelfde niveau van granulaire controle over de staat.

Microsoft AutoGen

AutoGen legt de nadruk op conversatie als de primaire modus van interactie. Hoewel krachtig voor multi-agent dialogen, kan het moeilijker te controleren zijn in productieomgevingen waar strikte, niet-conversationele staatsovergangen vereist zijn.

PydanticAI

PydanticAI is een nieuwere speler die prioriteit geeft aan type-safety en developer experience met behulp van Pydantic-modellen. Het is uitstekend voor datarijke bedrijfsapplicaties, maar beschikt nog niet over het uitgebreide ecosysteem van LangGraph.

Conclusie

LangGraph vertegenwoordigt een verschuiving van “AI als een sequentie” naar “AI als een systeem.” Door op graphs gebaseerd state management te introduceren, maakt het de ontwikkeling van veerkrachtige, autonome agents mogelijk die de complexiteit van real-world bedrijfslogica aankunnen. Hoewel het framework een meer gedisciplineerde architecturale aanpak vereist, maken de voordelen van persistentie, cyclische uitvoering en human-in-the-loop mogelijkheden het een toonaangevende keuze voor AI-systemen van productiekwaliteit.

Voor organisaties die verder willen gaan dan basisprototypes, kan een gestructureerde AI-workshop helpen identificeren waar de mogelijkheden van LangGraph aansluiten bij specifieke bedrijfsdoelstellingen.

Frequently asked questions