Lang-Agentは、多様なAIアプリケーション開発をサポートする完全なノードエコロジーを提供します。その組み込みノードは、基本制御（スタート/エンドノード）、インタラクション（ユーザ入力ノード）、AIコア（LLMノード）、機能性（ドキュメントロード/コードエグゼキュータ）、ストレージ（ベクトルデータベースノード）の5つの主要なタイプに分けることができます。これらのノードを視覚的に配置することで、4つの典型的なアプリケーションパターンを構築することができる：
- Q&Aシステム：入力ノード＋ベクトルリコール＋LLMノードの組み合わせによる知識拡張Q&A
- コンテンツ生成：カウンターノードを持つLLMノードを通して、構造化された詩や記事を周期的に生成する。
- タスクスケジューリング: SupervisorAgentを使用して、複雑なワークフローを完了するために複数の機能エージェントを動的にスケジュールします。
- コードツール：プログラミングアシスタントを構築するためのLLMコード生成とエクゼキュータノードの統合
このプラットフォームは、ReactAgentとSupervisorAgentの2種類の事前構築済みAgentで特別に構成されており、前者はツールの呼び出しに重点を置き、後者はAgentのコラボレーションを実現することで、複雑なAIシステムの開発敷居を大幅に下げている。開発者は、マルチモーダル・アプリケーションを構築するための画像処理ノードの追加など、標準的なインターフェースに基づいて特別なノードを拡張することもできる。
この答えは記事から得たものである。Lang-Agent：AI知能の構成を視覚化するLangGraphベースのプラットフォームについて
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