В этом руководстве мы реализуем паттерн агентского ИИ с помощью LangGraph, который рассматривает рассуждения и действия как транзакционный рабочий процесс, а не как одноразовое решение. Мы моделируем систему с двухфазной фиксацией, в которой агент подготавливает обратимые изменения, проверяет строгие инварианты, приостанавливает работу для одобрения человеком через прерывания графа и только после этого фиксирует или откатывает изменения.
Установка среды выполнения
Мы устанавливаем LangGraph и инициализируем модель OpenAI. Мы безопасно загружаем ключ API и настраиваем детерминированный LLM, гарантируя, что всё последующее поведение агента остаётся воспроизводимым и контролируемым.
Определение основных абстракций
Мы определяем основную абстракцию реестра вместе с логикой исправления, нормализации и проверки. Мы рассматриваем преобразования данных как обратимые операции, позволяя агенту рассуждать об изменениях безопасно, прежде чем фиксировать их.
Моделирование внутреннего состояния агента
Мы моделируем внутреннее состояние агента и определяем каждый узел в рабочем процессе LangGraph. Мы выражаем поведение агента как дискретные, проверяемые шаги, которые преобразуют состояние, сохраняя при этом историю сообщений.
Построение машины состояний LangGraph
Мы строим машину состояний LangGraph и явно кодируем поток управления между профилированием, исправлением, проверкой, утверждением и финализацией. Мы используем условные рёбра для обеспечения соблюдения правил управления, а не полагаемся на неявные решения модели.
Запуск транзакционного агента
Мы запускаем транзакционного агента и обрабатываем одобрение человека в цикле через прерывания графа. Мы детерминированно возобновляем выполнение, демонстрируя, как агентские рабочие процессы могут приостанавливаться, принимать внешний ввод и безопасно завершаться с фиксацией или откатом.
В заключение мы показали, как LangGraph позволяет нам создавать агентов, которые рассуждают о состояниях, обеспечивают проверку и сотрудничают с людьми в точно определённых точках контроля. Мы рассматривали агента не как оракула, а как координатора транзакций, который может планировать, проверять и отменять свои действия, сохраняя при этом полный аудиторский след.
Этот подход подчёркивает, как агентский ИИ может быть применён к реальным системам, требующим доверия, соответствия и возможности восстановления, и предоставляет практическую основу для построения автономных рабочих процессов производственного уровня, которые остаются безопасными, прозрачными и контролируемыми человеком.
1. Какие основные компоненты включает в себя система транзакционного агентского ИИ, разработанная с помощью LangGraph?
Система включает в себя следующие основные компоненты:
* Определение основной абстракции реестра вместе с логикой исправления, нормализации и проверки.
* Моделирование внутреннего состояния агента и определение каждого узла в рабочем процессе LangGraph.
* Построение машины состояний LangGraph с явным кодированием потока управления между профилированием, исправлением, проверкой, утверждением и финализацией.
* Запуск транзакционного агента и обработка одобрения человека в цикле через прерывания графа.
2. Какие преимущества предоставляет использование двухфазной фиксации в системах транзакционного агентского ИИ?
Двухфазная фиксация в системах транзакционного агентского ИИ позволяет агенту подготавливать обратимые изменения, проверять строгие инварианты, приостанавливать работу для одобрения человеком через прерывания графа и только после этого фиксировать или откатывать изменения. Это обеспечивает безопасность и контроль над процессом, позволяя сохранять историю сообщений и преобразований данных.
3. Какие шаги необходимо выполнить для построения машины состояний LangGraph?
Для построения машины состояний LangGraph необходимо:
* Явно закодировать поток управления между профилированием, исправлением, проверкой, утверждением и финализацией.
* Использовать условные рёбра для обеспечения соблюдения правил управления, а не полагаться на неявные решения модели.
* Моделировать внутреннее состояние агента и определять каждый узел в рабочем процессе LangGraph.
4. Какие возможности предоставляет использование LangGraph для создания агентов, сотрудничающих с людьми?
Использование LangGraph позволяет создавать агентов, которые:
* Рассуждают о состояниях.
* Обеспечивают проверку.
* Сотрудничают с людьми в точно определённых точках контроля.
* Планируют, проверяют и отменяют свои действия, сохраняя при этом полный аудиторский след.
5. Какие практические применения может иметь подход, описанный в статье?
Подход, описанный в статье, может быть применён к реальным системам, требующим доверия, соответствия и возможности восстановления. Это включает в себя создание автономных рабочих процессов производственного уровня, которые остаются безопасными, прозрачными и контролируемыми человеком.