یه مدتیه دارم درباره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی می‌خونم و یه سؤال زیاد می‌بینم:
بالاخره برای ساخت عامل هوش مصنوعی، لنگ‌چین بهتره یا لنگ‌گراف؟
تا جایی که من بررسی کردم، این دوتا واقعاً رقیب هم نیستن.
لنگ‌چین بیشتر برای اینه که مدل هوش مصنوعی، ابزارها، داده‌ها و دستورها رو سریع کنار هم بچینی و یه جریان کاری ساده بسازی.
ولی وقتی عاملت پیچیده‌تر میشه، داستان فرق می‌کنه.
مثلاً عامل باید چند مرحله جلو بره، بین چند مسیر تصمیم بگیره، چند بار ابزار صدا بزنه،
لنگ‌گراف بهت اجازه میده مسیر حرکت عامل رو خودت مشخص کنی؛
پس اگه یه عامل ساده و خطی داری، لنگ‌چین احتمالاً کارت رو راه میندازه.
ولی اگه پای حلقه، تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای، حفظ وضعیت، مدیریت خطا یا چند عامل وسط باشه، لنگ‌گراف انتخاب قدرتمندتریه.
جالب اینجاست که اصلاً لازم نیست یکی رو انتخاب کنی.
خلاصه اگر بخوام خیلی خودمونی بگم:
لنگ‌چین کمک می‌کنه قطعات عامل رو بسازی؛ لنگ‌گراف کمک می‌کنه مسیر حرکت اون قطعات رو کنترل کنی.
#هوش_مصنوعی
#عامل_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#LangChain
#LangGraph
#AIAgents
بالاخره برای ساخت عامل هوش مصنوعی، لنگ‌چین بهتره یا لنگ‌گراف؟
تا جایی که من بررسی کردم، این دوتا واقعاً رقیب هم نیستن.
لنگ‌چین بیشتر برای اینه که مدل هوش مصنوعی، ابزارها، داده‌ها و دستورها رو سریع کنار هم بچینی و یه جریان کاری ساده بسازی.
ولی وقتی عاملت پیچیده‌تر میشه، داستان فرق می‌کنه.
مثلاً عامل باید چند مرحله جلو بره، بین چند مسیر تصمیم بگیره، چند بار ابزار صدا بزنه،
لنگ‌گراف بهت اجازه میده مسیر حرکت عامل رو خودت مشخص کنی؛
پس اگه یه عامل ساده و خطی داری، لنگ‌چین احتمالاً کارت رو راه میندازه.
ولی اگه پای حلقه، تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای، حفظ وضعیت، مدیریت خطا یا چند عامل وسط باشه، لنگ‌گراف انتخاب قدرتمندتریه.
جالب اینجاست که اصلاً لازم نیست یکی رو انتخاب کنی.
خلاصه اگر بخوام خیلی خودمونی بگم:
لنگ‌چین کمک می‌کنه قطعات عامل رو بسازی؛ لنگ‌گراف کمک می‌کنه مسیر حرکت اون قطعات رو کنترل کنی.
#هوش_مصنوعی
#عامل_هوش_مصنوعی
#برنامه_نویسی
#LangChain
#LangGraph
#AIAgents
❤1🥰1