أدوات متعددة في سير عمل LangGraph

تخيلوا حفل عشاءنا مرة أخرى. في المرة السابقة، كان لدينا ضيف متخصص واحد فقط، خبير الرياضيات، مستعد للتدخل عند الحاجة إلى عملية حسابية. ولكن ماذا لو دعوتم فريقًا كاملًا من المتخصصين؟ انضم إلى الحفلة خبير أرصاد جوية، ومترجم، وهاوٍ للمعلومات العامة. الآن، يمكن أن تتدفق المحادثة في اتجاهات أكثر ثراءً، حيث يحدد جهاز التوجيه الذكي أي ضيف سيتصل به بناءً على طلب.

هذا هو بالضبط ما نبني في هذا الدرس: سير عمل LangGraph حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الاختيار بين أدوات متعددة، وليس أداة واحدة فقط.

في التطبيقات العملية، مهارة واحدة لا تكفي. غالبًا ما يضطر المساعدون إلى التوفيق بين مسؤوليات متعددة:

• مساعد دعم العملاء: يحتاج إلى أداة بحث في قاعدة المعرفة، وأداة تسجيل التذاكر، وربما أداة تحديث الحالة.

• مساعد البحث: يجب أن يحسب الأرقام، ويترجم اللغات، ويحصل على الحقائق السريعة، ويظل لديه محادثة متماسكة.

• روبوت الإنتاجية: يمكنه إدارة التقويمات، ومسودات التذكيرات، وجلب البيانات الخارجية.

إذا جمعنا كل هذه القدرات في عقدة واحدة، فسيصبح سير العمل فوضويًا بسرعة. يحافظ LangGraph على نظافته من خلال فصل المسؤوليات: يقرر الذكاء الاصطناعي متى تكون هناك حاجة إلى أداة،tools_condition يوجه حركة المرور، وToolNode ينفذ المساعد الصحيح.

كيف نضيف أدوات متعددة إلى رسم LangGraph؟

نحن نعلم بالفعل كيفية إضافة أداة واحدة (مثلmultiply ). لتوسيع نطاق ذلك، نقوم فقط بتعريف المزيد من الأدوات كوظائف Python عادية:

• أداة المترجم: تقوم بترجمة النص إلى اللغة الفرنسية (تم الاستهزاء بها ...