LangGraph: Creating A Multi-Agent LLM Coding Framework!

Summary

这个视频介绍了一个利用Lang Graph框架构建的多智能体大型语言模型编码系统的原型。该系统由不同的智能体代理组成,每个智能体专注于特定的编码任务,如编程员代理编写代码、测试员代理生成测试用例、执行器代理执行代码等。通过Lang Graph的状态图、节点和边缘的设计,这些智能体可以协同工作,完成从代码生成到调试的全流程。视频作者认为这个原型展示了Lang Graph在创建复杂AI代理系统方面的潜力,值得关注。

Takeaways

• 📌 Lang图是建立在Lang链之上的一个模块，用于更好地创建图形和AI代理。
• 🚀 一个名为unaj的用户使用Lang图创建了一个多代理大型语言模型编码框架的原型。
• 👩‍💻 这个框架定义了不同代理的架构流程和角色，包括程序员代理、测试者代理、执行者代理和调试器代理等。
• 🛠️ 每个代理都专注于特定的任务，例如编写代码、生成输入测试用例、执行代码等。
• 🌐 这个多代理框架被整合到了Streamlit作为前端，允许用户查询与编程相关的问题。
• 🔍 使用该框架可以动态调用专门的代理来生成和优化代码，最终生成可以在其他工作流中执行的代码。
• 🎉 通过Patreon提供了价值超过700美元的9个付费订阅服务，以及与大型AI公司的合作，免费提供AI工具和框架。
• 🌟 Lang图作为一个新兴工具，虽然不为人熟知，但通过这个项目展示了其在创建AI代理方面的潜力。
• 📊 该多代理框架使用Lang图的节点、状态图和边缘来定义不同组件之间的信息流和操作。
• 🔗 在GitHub上提供了该多代理框架的环境和图形创建的仓库，方便用户尝试和实现。
• 📢 作者鼓励观众通过提供的Patreon链接和其他资源链接深入了解并加入他们的AI社区。

Q & A

这个多代理大型语言模型编码框架的主要目的是什么?

该框架的主要目的是突出大型语言模型在自动化软件开发任务(如编码、测试和调试)中的日益增长的用例,并探索使用LangGraph框架创建这些代理的能力。

Lang Graph是什么,它的三个主要组件是什么?

Lang Graph是一个增强Lang Chain生态系统的模块,用于促进创建各种高级代理运行时。它的三个主要组件是:1)状态图 2)节点 3)边缘。

在这个多代理框架中,程序员代理的作用是什么?

程序员代理负责根据给定的需求编写代码。它利用Lang Graph的节点生成、优化无错误的Python代码。

测试员代理和执行员代理分别扮演什么角色?

测试员代理负责生成输入测试用例和预期输出,基于代码的要求。执行员代理则执行由前一步骤提供的Python代码,并在Python环境中使用生成的测试用例进行评估。

调试器代理的作用是什么?

调试器代理利用大型语言模型的知识来调试代码。它能够返回执行员以修复任何错误。

在这个框架中,条件边缘的作用是什么?

条件边缘由大型语言模型支持的函数实现,用于决定先执行哪个节点。它基于上游节点、函数节点和映射来创建。在这种情况下,它决定是结束执行还是将代码发送给调试器进行错误解决。

这个框架是如何与Streamlit集成的?

作者在Streamlit前端集成了这个多代理编码框架,允许用户提出与编码相关的查询,然后框架调用专门的代理(如程序员、调试器、执行员和测试员)来生成和优化代码。

为什么作者认为这个框架值得关注?

作者认为,尽管这只是一个原型,但它展示了使用Lang Graph可以实现的强大功能。它不太为人所知,但对于希望创建各种代理和执行代理的人来说,Lang Graph是一个非常有用的框架。

除了代码相关任务,Lang Graph还可以用于哪些其他领域?

视频中没有明确提及Lang Graph在其他领域的用途,但由于它是用于创建各种高级代理运行时的框架,因此它可能适用于需要代理协调工作的任何领域。

作者对自己的Patreon页面有何推广?

作者推广了他的Patreon页面,称它为加入的一个绝佳方式,可免费获取AI工具和框架的订阅、网络机会、合作机会等。