Blog Banner 5.png

Es necesario crear sistemas que puedan responder a las aportaciones de los usuarios, recordar interacciones pasadas y tomar decisiones basadas en ese historial. Este requisito es crucial para crear aplicaciones que se comporten más como agentes inteligentes, capaces de mantener una conversación, recordar el contexto pasado y tomar decisiones informadas.

Actualmente, algunas soluciones abordan partes de este problema. Algunos marcos permiten crear aplicaciones con modelos de lenguaje, pero no necesitan interacciones más continuas y con estado de manera eficiente. Estas soluciones normalmente se centran en procesar una única entrada y generar una única salida sin una forma integrada de recordar interacciones o contexto pasados. Esta limitación dificulta la creación de aplicaciones interactivas más complejas que requieran un recuerdo de conversaciones o acciones anteriores.

La solución a este problema es la Biblioteca LangGraph, diseñado para crear aplicaciones multiactor con estado utilizando modelos de lenguaje y construido sobre LangChain. La biblioteca LangGraph permite crear aplicaciones para mantener una conversación en varios pasos, recordar interacciones pasadas y utilizar esa información para informar respuestas futuras. Es beneficioso para crear comportamientos similares a los de un agente, donde la aplicación interactúa continuamente con el usuario, haciendo y recordando preguntas y respuestas anteriores para proporcionar respuestas más relevantes e informadas.

Una de las características críticas de esta biblioteca es su capacidad para manejar ciclos, que son esenciales para mantener conversaciones en curso. A diferencia de otros marcos limitados al flujo de datos unidireccional, esta biblioteca admite el flujo de datos cíclico, lo que permite que las aplicaciones recuerden y se basen en interacciones pasadas. Esta capacidad es crucial para crear aplicaciones más sofisticadas y receptivas.

La biblioteca demuestra sus capacidades a través de su arquitectura flexible, facilidad de uso y la capacidad de integrarse con herramientas y marcos existentes. La racionalización del proceso de desarrollo permite a los desarrolladores concentrarse en la creación de aplicaciones más complejas e interactivas sin preocuparse por la mecánica subyacente de mantener el estado y el contexto.

En conclusión, LangGraph representa un paso importante en el desarrollo de aplicaciones interactivas utilizando modelos de lenguaje, generando nuevas oportunidades para que los desarrolladores creen aplicaciones más sofisticadas, inteligentes y responsivas. Su capacidad para manejar el flujo de datos cíclico e integrarse con herramientas existentes lo convierte en una valiosa adición a la caja de herramientas de cualquier desarrollador que trabaje en este espacio.


Niharika es pasante de consultoría técnica en Marktechpost. Es estudiante de tercer año y actualmente cursa su licenciatura en tecnología en el Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kharagpur. Es una persona muy entusiasta con un gran interés en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la inteligencia artificial y una ávida lectora de los últimos avances en estos campos.