What is LangGraph used for?

LangGraph is used to build reliable agent and multi-agent workflows with explicit control flow, persistent state, and checkpoints. It’s ideal for loops, tool use, human-in-the-loop steps, and complex orchestration.

How do I install and set up LangGraph?

Install with `pip install langgraph langchain` (Python) or `npm i @langchain/langgraph langchain` (JS/TS). Configure your LLM provider (e.g., `OPENAI_API_KEY`) and start by defining a `State`, nodes, and conditional edges.

Is LangGraph different from LangChain?

Yes. LangGraph is a separate package that focuses on graph-based orchestration and stateful, resumable workflows. It complements LangChain’s models, tools, and integrations, adding determinism and reliability.

Can I build multi-agent systems with LangGraph?

Absolutely. LangGraph supports supervisor–worker patterns, debate or committee agents, and policy gates. You route between agents via conditional edges and maintain shared or segmented state.

How do I prevent infinite loops in LangGraph?

Define clear termination conditions and always provide an `END` path in routers. Add loop counters or timeouts in state, prune messages, and write unit tests to verify routing logic.

LangGraph Nasıl Kullanılır: Güvenilir AI Ajanları İnşa Etmek için Pratik Bir Rehber

Temel zincirler ve araçlarla ajan iş akışları oluşturmayı denediyseniz, muhtemelen sınırlamalarla karşılaşmışsınızdır—güvenilmez döngüler, kırılgan kontrol akışı ve hata ayıklaması zor durumlar. LangGraph, kalıcılık ve koruma önlemleri ile ajan davranışını tasarlamanıza, kontrol etmenize ve izlemenize grafik tabanlı bir yol sunarak bu sorunları ortadan kaldırır.

Bu uygulamalı eğitimde, LangGraph’ı sıfırdan üretime hazır hale getirmeyi öğreneceksiniz: nedir, grafik modeli nasıl çalışır ve Python ya da JavaScript kullanarak gerçek ajan iş akışları—tek ajan ve çoklu ajan—nasıl inşa edilir, test edilir ve geliştirirsiniz.

Dikkat çekici bir not: Eğer promptlar hazırlıyor, akış diyagramları çiziyor veya bir yapay zeka asistanıyla birlikte kod düzenliyorsanız, Sider.AI LangGraph yinelemelerinizi (prompt iyileştirme, birim testleri ve doküman aramaları) doğrudan tarayıcınızda hızlandırabilir. Ayrıntılar için https://sider.ai/ adresine bakabilirsiniz.

LangGraph Nedir ve Neden Kullanılır?

LangGraph, açıkça tanımlanmış kontrol akışı, kalıcı durum ve olay tabanlı izleme ile ajan bazlı ve çoklu ajan LLM uygulamaları oluşturmak için bir çerçevedir. LangChain ekosisteminin bir parçası olmakla birlikte ayrı bir paket olarak geliştirilir. Geliştiriciler, deterministik bağlantılar, devam ettirilebilir kontrol noktaları ve karmaşık döngüler ile araç kullanımı için temiz bir zihinsel model gibi özellikleri sayesinde daha güvenilir ve kontrol edilebilir ajanlar yaratmak için tercih eder.

Takımların LangGraph’ı benimsemesinin önemli nedenleri:

Güvenilirlik ve koruma önlemleri: bir ajanın ne zaman hareket edebileceğini, yardım isteyebileceğini veya görevi devredebileceğini tam olarak belirleyin.

Devam ettirilebilirlik: durum kaydetme, hatalardan kurtulma ve kaldığınız yerden devam etme.

Çoklu ajan kalıpları: uzmanları bir araya getirme, tartışma veya amir–işçi iş akışları oluşturma.

Gözlemlenebilirlik: olay akışları ve durum anlık görüntüleri hata ayıklamayı kolaylaştırır.

Yapılandırılmış öğrenimi tercih ediyorsanız, resmi LangGraph Giriş kursu iyi bir başlangıç noktasıdır. Ayrıca karmaşık konuşma AI iş akışlarını adım adım anlatan, tamamen yeni başlayanlara yönelik bir video kursu da mevcuttur.

Temel Zihinsel Model: Düğümler, Bağlantılar ve Durum

LangGraph’ı uygulama durumunuz üzerinde yönlendirilmiş bir grafik olarak düşünün.

Düğümler: yürütülebilir adımlar (örneğin, bir LLM çağrısı, bir araç çalıştırma, başka bir ajana yönlendirme).

Bağlantılar: hangi düğümün sırada çalışacağını belirleyen yönlendirme mantığı.

Durum: düğümler arasında taşınan tiplenmiş, birleştirilebilir bir nesne (mesajlar, değişkenler, araç sonuçları).

Kanallar: düğümlerin okuyup yazabildiği isimlendirilmiş durum parçaları (örneğin messages, context).

Kontrol Noktaları: devam ettirmeye veya dallanmaya izin veren kalıcı durum anlık görüntüleri.

Bir düğüm geçerli durumu alır, günceller ve kısmi bir yamayı döndürür. Bağlantılar, ortaya çıkan duruma göre sonraki düğümü seçer. Bu, döngüleri, tekrar denemeleri ve denetimi açık hale getirir ve bu güvenilirlik için kritik önemdedir.

Kurulum ve Başlangıç

LangGraph Python ve JavaScript/TypeScript’i destekler. Yığını seçin ve LangChain ile favori LLM istemcinizle birlikte kurun.

Python:

pip install -U langgraph langchain openai
# İsteğe bağlı: izleme, vektör depoları, araçlar vb.

JavaScript/TypeScript:

pnpm add @langchain/langgraph langchain openai
# veya
npm install @langchain/langgraph langchain openai

Ortam değişkenleri:

export OPENAI_API_KEY=sk-... # veya seçtiğiniz sağlayıcı

İlk LangGraph’ınız: Minimal Bir Tek Ajan Döngüsü (Python)

Bu örnek, düşünen, araç kullanan ve ne zaman duracağını karar veren basit bir ajan oluşturur.

from typing import TypedDict, List
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 1) Durumu Tanımla
action_token = "<act>" # araç kullanımı ve nihai cevap için basit sinyal
class State(TypedDict):
messages: List.
- LangChain Akademisi’nden Ücretsiz LangGraph Giriş kursu.
- Karmaşık konuşma iş akışlarını kapsayan, tamamen yeni başlayanlara yönelik kapsamlı video kurs.
## Özet: Prototipten Güvenilir Ajanlara
LangGraph size LLM uygulamaları üzerinde grafik tabanlı kontrol: açık rotalar, devam ettirilebilir durum ve gözlemlenebilir davranış sağlar. Basit bir tek ajan döngüsü ile başlayın, ardından çoklu ajan amirleri, politika kapıları ve insan incelemelerine ilerleyin. Düğümleri basit, durumu temiz ve rotaları deterministik tutun.
Yapılacaklar:
- Minimal bir durum ve iki düğüm (`agent`, `tool`) oluşturun.
- Açık bir `END` yolu olan bir yönlendirici ekleyin.
- Ölçeklendirmeden önce kontrol noktaları ve testler ekleyin.
- Geliştikçe araçlar ve uzman ajanlar katmanlayın.
Bu temeller ve güçlü bir hata ayıklama döngüsü ile, üretimde tutarlı davranan ajan sistemleri geliştireceksiniz.
### Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
S1: LangGraph ne için kullanılır?
LangGraph, açık kontrol akışı, kalıcı durum ve kontrol noktaları içeren güvenilir ajan ve çoklu ajan iş akışları oluşturmak için kullanılır. Döngüler, araç kullanımı, insan müdahaleli adımlar ve karmaşık orkestrasyon için idealdir.
S2: LangGraph nasıl kurulur ve yapılandırılır?
`pip install langgraph langchain` (Python) veya `npm i @langchain/langgraph langchain` (JS/TS) ile kurulum yapın. LLM sağlayıcınızı (örneğin `OPENAI_API_KEY`) yapılandırın ve `State`, düğümler ile koşullu bağlantıları tanımlayarak başlayın.
S3: LangGraph LangChain’den farklı mı?
Evet. LangGraph, grafik tabanlı orkestrasyon ve durumlu, devam ettirilebilir iş akışlarına odaklanan ayrı bir pakettir. LangChain’in modelleri, araçları ve entegrasyonlarını tamamlar, deterministiklik ve güvenilirlik katar.
S4: LangGraph ile çoklu ajan sistemleri oluşturabilir miyim?
Kesinlikle. LangGraph, amir–işçi kalıpları, tartışma veya komite ajanları ve politika kapılarını destekler. Ajanlar arasında koşullu bağlantılarla yönlendirme yapar ve paylaşılan veya segmentlenmiş durumu korursunuz.
S5: LangGraph’da sonsuz döngüleri nasıl önlerim?
Net sonlandırma koşulları tanımlayın ve her zaman yönlendiricilerde bir `END` yolu sağlayın. Duruma döngü sayacı veya zaman aşımı ekleyin, mesajları temizleyin ve yönlendirme mantığını doğrulamak için birim testleri yazın.

LangGraph Nasıl Kullanılır: Güvenilir Yapay Zeka Ajanları Oluşturmak İçin Pratik Bir Kılavuz

LangGraph Nasıl Kullanılır: Güvenilir AI Ajanları İnşa Etmek için Pratik Bir Rehber

LangGraph Nedir ve Neden Kullanılır?

Temel Zihinsel Model: Düğümler, Bağlantılar ve Durum

Kurulum ve Başlangıç

İlk LangGraph’ınız: Minimal Bir Tek Ajan Döngüsü (Python)