cenário do aplicativo
Para cenários que exigem resposta em tempo real e processamento contínuo de dados (por exemplo, monitoramento financeiro, atendimento ao cliente em tempo real etc.), o modelo tradicional de processamento em lote não consegue atender à demanda.
Programa de implementação
- Aproveitamento do suporte ao processamento de streamingLangGraph Supervisor suporta nativamente o streaming, você pode definir o parâmetro stream=True em app.invoke.
- Otimização dos mecanismos de memóriaMemória de curto prazo: uso combinado da memória de curto prazo (para processar o fluxo de dados atual) e da memória de longo prazo (para manter a base de conhecimento)
- Implementação da renovação incrementalProjetar fluxos de trabalho que permitam aos agentes de supervisão receber continuamente novas entradas e gerar saídas incrementais
- Configuração do mecanismo de tempo limiteDefinição de limites de tempo para o processamento de tarefas por agente
- teste de estresseValidating System Stability by Simulating Highly Concurrent Streaming Data (Validação da estabilidade do sistema por meio da simulação de dados de fluxo contínuo altamente simultâneos)
Exemplo de implementação
Tomando a análise de dados em tempo real como exemplo, ela pode ser configurada: dados de sensores → entrada de fluxo → alocação de agente de supervisão → processamento de agente especializado → saída de painel em tempo real. O agente de supervisão nesse processo monitora continuamente o status de cada agente para garantir o desempenho em tempo real.
Essa resposta foi extraída do artigoLangGraph Supervisor: uma ferramenta para gerenciar a colaboração de várias inteligências usando inteligências de supervisãoO
