В чем разница между LangChain и LangGraph при разработке мультиагентных систем?

Основное различие между LangChain и LangGraph при разработке мультиагентных систем заключается в подходе к структурированию и контролю рабочего процесса. aimojo.io

LangChain — гибкая и модульная структура, которая подходит для создания широкого спектра приложений на базе больших языковых моделей (LLM). aimojo.io oxylabs.io Некоторые особенности LangChain:

• Линейный поток управления. aimojo.io Для выполнения последовательности шагов используются «цепочки». aimojo.io
• Автоматизация многих шаблонных задач. habr.com LangChain автоматизирует сохранение контекста, формирование промптов, выбор инструментов, последовательное выполнение шагов. habr.com Разработчику остаётся сосредоточиться на логике высокого уровня, вместо написания большого количества обслуживающего кода. habr.com

LangGraph — специализированная библиотека для организации сложных рабочих процессов агентов с отслеживанием состояния с использованием графовой структуры. aimojo.io Некоторые особенности LangGraph:

• Графовое представление логики. habr.com Вместо жёсткой последовательности действий логика описывается в виде графа, где узлы представляют вызовы LLM, использования инструментов или проверки условий, а переходы между узлами могут быть условными. habr.com
• Координация нескольких агентов. habr.com Можно определить несколько специализированных агентов (например, один для общения с пользователем, другой для поиска информации, третий для выполнения вычислений) и настроить их взаимодействие через граф, задавая порядок и условия активации каждого агента. habr.com
• Хранение состояния и контекста между узлами. habr.com LangGraph поддерживает централизованное состояние (State), которое доступно всем узлам графа. habr.com

Таким образом, LangChain подходит для задач с чётким алгоритмом, а LangGraph — для динамических сценариев, таких как мультиагентные системы, процессы с ветвлениями и долгосрочной памятью. t.me