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Langchain, um dos líderes da estrutura da IA e do espaço de orquestração, planeja permanecer comprometido com o ecossistema de código aberto, principalmente porque reforça sua posição agnóstica de fornecedor.
Harrison Chase, co-fundador e CEO da Langchain, disse à VentureBeat que o sucesso de suas diferentes plataformas pode ser atribuído aos desenvolvedores que exigem escolha de modelos e não permanecem em um fornecedor fechado.
“O poder da estrutura de Langchain está em suas integrações e no ecossistema”, disse Chase. “A escala do ecossistema é enorme, e grande parte disso é possível pela estrutura ser de código aberto”.
Chase disse que os downloads de Langchain chegaram a 72,3 milhões no mês passado, em comparação com concorrentes como os agentes do Openai. Ele acrescentou que as estruturas de Langchain Python e JS “têm 4.500 colaboradores, que são mais colaboradores do que Spark”.
Langchain, fundado em 2022, cresceu além de sua estrutura inicialo que ajudou os desenvolvedores a criar aplicativos de IA. Em fevereiro do ano passado, lançou a plataforma de teste e avaliação Langsmith, uma segunda estrutura chamada Langgraph e plataforma Langgraph para ajudar a implantar agentes autônomos.
Langchain permaneceu em código aberto e agnóstico aos fornecedores e modelos ao longo de seu crescimento. Por exemplo, ele fez parceria com várias empresascomo Google e Cisco, em torno da interoperabilidade do agente. Quando as empresas começaram a experimentar agentes de IA, Chase disse que Langchain viu uma oportunidade de oferecer opções de implantação que consideraram Escolhas de desenvolvedor.
“No último ano e meio, mais e mais empresas e empresas estão apenas procurando entrar em produção. Então, amadurecemos todas as nossas ofertas, não apenas o Langchain de código aberto, mas todas as nossas ofertas coletivamente como empresa para atender a essa demanda e torná -lo o mais fácil possível para criar pedidos agênticos”, disse ele.
A plataforma Langgraph estende as ofertas de código aberto
Um de As novas plataformas de código aberto de Langchain são a plataforma Langgraph, que geralmente se tornou disponível nesta semana. A plataforma Langgraph permite que os desenvolvedores gerenciem e comecem a implantar agentes duradouros ou com estado. Esses agentes desenvolvem o que Chase chama de “agentes ambientais”, ou agentes que funcionam em segundo plano e são desencadeados por certos eventos.
“Tentamos nos concentrar muito em alguns dos problemas mais difíceis de infraestrutura que cercam esses agentes”, disse Chase. “O Langgraph é bom para agentes com estado de longa data; portanto, se você estiver implantando um aplicativo simples, não deseja usar a plataforma Langgraph.”
Ele acrescentou que a empresa quer apostar grande em agentes ambientais ou de longa duração, achando esse agente autônomo mais independente um desafio de infraestrutura mais interessante.
Através da plataforma Langgraph, as organizações podem implantar agentes com implantação de um clique, escala horizontal para lidar com o “tráfego de longa duração”, uma camada de persistência para apoiar a memória agêntica, os financiários da API para personalização e acesso nativo ao Langgraph Studio para depurar qualquer agente.
As organizações podem trazer mais e mais agentes online. A plataforma Langgraph inclui um console de gerenciamento que estabelece todos os agentes atualmente implantados e permite que os usuários encontrem agentes, reutilizem arquiteturas comuns de agentes e criem arquiteturas multi-agentes. ”
“Um dos grandes benefícios do Langgraph é que ele dá ao construtor do controle controle total sobre a arquitetura cognitiva. Se houver uma ação LLM (Modelo de Linguagem Grande) que deve ser feito corretamente, uma boa ferramenta que você precisa para aplicar a qualidade é criar uma avaliação dentro do loop diretamente no seu aplicativo Langgraph”, disse Chase.
Chase acrescentou que, com o Langgraph, os desenvolvedores podem acessar “uma boa estrutura de orquestração” para criar agentes e trazer esses agentes confiáveis para a plataforma Langgraph para implantação.
Durante o melhor teste, Chase disse que mais de 370 equipes usaram a plataforma Langgraph. A Langchain oferece três níveis para usar a plataforma Langgraph, com preços dependentes de como os desenvolvedores planejam hospedar o serviço.
O ecossistema de código aberto Langchain mais amplo
Para Chase, um dos pontos fortes de Langchain é sua capacidade de criar um ecossistema de um aplicativo e desenvolvimento de agentes.
A Langsmith, a plataforma de teste e observabilidade da empresa, trabalha com a plataforma Langgraph e Langgraph para rastrear métricas do agente. Como muitos agentes construídos e executados com a plataforma Langgraph são mais longos, as empresas precisam verificar se continuam a executar constantemente as especificações.
Chase se gabou de que Langgraph “é a estrutura de agentes mais adotada” e afirmou que foi baixado mais do que a Autogen da Microsoft e da Crewai Agentic Platform, mais uma vez citando o valor de código aberto para seu sucesso.
“LangGraph is most often selected by teams that need to build end-user facing or highly trafficked agents (LinkedIn, Uber, GitLab) – the reason is that you won’t scale off of LangGraph because it’s very low-level and controllable, which is needed for reliable agents. CrewAI and Autogen are often used because they have a less steep learning curve – these frameworks make more decisions for the user, so you’re trading ease of adoção de poder ”, disse ele.
