LangGraph: Stateful Workflows

Nodes, edges, state

LangGraph (LangChain टीम की अलग library) application को graph के रूप में मॉडल करती है: nodes functions हैं (LLM call, tool, जाँच), edges तय करते हैं आगे क्या चलेगा (conditional edges और loops सहित), और typed state साथ में पास होकर अद्यतन होती है। स्वतंत्र चलने वाले agent की तुलना में लाभ: स्पष्ट नियंत्रण-प्रवाह, checkpointing (state सहेजना और फिर शुरू करना, जिससे memory और विफलता-बहाली), अनुमोदन के लिए human-in-the-loop ठहराव, बीच के चरणों की streaming और हर node की आसान testing। जब loops, branching, लंबे चलने वाले कार्य या अनुमोदन चाहिए तब इसे उपयोग करें; नहीं तो सरल chain।

Support-agent graph (रेखाचित्र)

अवधारणात्मक नक़्शा, किसी विशिष्ट संस्करण का कोड नहीं। Nodes, एक conditional edge और मानव अनुमोदन चरण दिखाता है।

START -> classify ----billing----> lookup_invoice -> draft_reply --+
                 \--technical--> search_docs ----> draft_reply --+
                 \--other------> draft_reply --------------------+
                                                                v
                                              [human approval if refund > 100]
                                                                v
                                                         send_reply -> END
state = {question, category, evidence, draft, approved}   # saved at each step (checkpoint)

त्वरित जाँच: Checkpointing क्या संभव करती है?

• Prompts छिपाना
• मॉडल प्रशिक्षित करना
• State सहेजना और फिर शुरू करना, memory और विफलता-बहाली के लिए
• Nodes हटाना