LangGraph (LangGraph)

#LangGraph #LangChain #AIAgent #MultiAgent #Python #Ajan

LangGraph, LangChain ekibi tarafından geliştirilen ve çok adımlı, durum bilgili (stateful) AI ajan iş akışlarını yönlendirilen graflar (directed graphs) olarak modellemeye olanak tanıyan bir Python/TypeScript çerçevesidir.

LangGraph, LangChain ekibi tarafından geliştirilen ve çok adımlı, durum bilgili (stateful) AI ajan iş akışlarını yönlendirilen graflar (directed graphs) olarak modellemeye olanak tanıyan bir Python/TypeScript çerçevesidir. LangChain'in doğrusal zincir soyutlamasının yetersiz kaldığı döngüsel, koşullu ve paralel ajan akışları için tasarlanmıştır. Her düğüm (node) bir LLM çağrısı, araç kullanımı veya işlem adımı temsil eder; kenarlar (edge) koşullu yönlendirmeyi sağlar. Bu sayede insan-döngü onayları, paralel alt görevler ve hata kurtarma dalları kolayca modellenir.

account_tree LangGraph'ta Temel Kavramlar

LangGraph'ta bir iş akışı üç bileşenden oluşur: State (paylaşılan durum objesi — TypedDict veya Pydantic), Nodes (her düğüm bir Python fonksiyonu veya LLM çağrısı), Edges (düğümler arası geçişler; koşullu olabilir). StateGraph ile başlayan tanım, compile() ile çalıştırılabilir bir Runnable'a dönüşür. Checkpointing sayesinde uzun ajan oturumları duraklayıp devam edebilir.

LangGraph ile Neler Yapılır?

manage_search Çok Adımlı Araştırma Ajanı

Web arama → analiz → özetleme döngüsünü human-in-the-loop onayıyla yönetir. Her adım bir düğüm, onay kapısı ise koşullu kenar olur.

call_split Paralel Alt Görevler

Birden fazla düğüm eş zamanlı çalışır; sonuçlar birleştirme düğümünde toplanır. Kod yazma + test etme gibi bağımsız görevleri hızlandırır.

restart_alt Hata Kurtarma

Hata oluşunca graph farklı bir daldan devam eder ya da retry mekanizması devreye girer. Klasik zincirlerde bu tür akışlar elle kodlanır.

quiz Sık Sorulan Sorular

  • check_circle LangChain ile farkı nedir?: LangChain sıralı zincirler (LCEL) için uygundur. LangGraph döngüsel ve koşullu ajan akışları için tasarlanmıştır. Her ikisi birlikte kullanılabilir.
  • check_circle CrewAI ve AutoGen ile kıyaslama?: LangGraph düşük seviye kontrol sunar; akış grafiğini kendiniz tanımlarsınız. CrewAI yüksek soyutlama (rol-tabanlı ekip), AutoGen ise çoklu ajan mesajlaşmasına odaklanır.
  • check_circle LangGraph Cloud nedir?: LangChain'in yönetilen çalışma ortamı; graph'ları deploy etmek, checkpoint yönetmek ve izlemek için API sunar. LangSmith ile entegredir.