Os LangGraph Templates foram desenvolvidos para atender a casos de uso comuns, permitindo que desenvolvedores, tanto iniciantes quanto experientes, tenham um ponto de partida claro e possam modificar a funcionalidade interna dos agentes conforme suas necessidades. O foco é oferecer controle detalhado sobre as aplicações, ao mesmo tempo em que se simplifica o processo de configuração e implantação.

1. RAG Chatbot: Um chatbot que utiliza uma fonte específica de dados.

2. ReAct Agent: Uma arquitetura genérica que utiliza chamadas de ferramentas.

3. Data Enrichment Agent: Um agente que realiza pesquisas para preencher formulários.

4. Template Vazio: Para iniciar uma aplicação LangGraph do zero.

Os templates foram projetados para serem configuráveis, permitindo que os desenvolvedores escolham provedores de modelos de linguagem e ferramentas, sem depender das peculiaridades de um único provedor. A LangChain planeja expandir gradualmente a variedade de templates disponíveis.

- Templates facilitam a modificação do código. - Estrutura de fácil depuração e implantação. - Foco em um pequeno número de templates de alta qualidade inicialmente.

A LangChain acredita que a introdução dos LangGraph Templates representa um avanço significativo para desenvolvedores que buscam construir aplicações sofisticadas de agentes, equilibrando facilidade de uso e controle.

Com a promessa de mais templates no futuro, a LangChain se posiciona como uma plataforma flexível e poderosa para o desenvolvimento de aplicações de agentes, atendendo a uma crescente demanda por soluções personalizáveis.

FONTES:

1. LangGraph Studio

2. LangGraph Cloud

3. LangGraph GitHub

4. LangGraph

5. YouTube walkthrough of templates

6. YouTube walkthrough of data enrichment agent

7. Arquitetura de agente ReAct