LangGraph: komplexe AI-Workflows orchestrieren und intelligent Entscheidungen treffen

Viele AI-Anwendungen starten simpel, doch die echten Herausforderungen beginnen, wenn man über einfache Chains hinaus in komplexere Agenten-Workflows eintauchen möchte. Wie orchestriert man Loops, AI-basierte Verzweigungen und Userinteraktionen in einem dynamischen Setting? LangGraph ermöglicht die Entwicklung solch anspruchsvoller Workflows mit einer klaren Struktur, die Entscheidungsprozesse an die AI delegieren kann. Dieses neue Framework aus der LangChain-Familie erhöht die Flexibilität von AI-Lösungen deutlich und spart signifikant Zeit bei deren Entwicklung. In diesem Talk demonstriert Gen AI Principal Consultant Marco Frodl anhand eines praktischen Beispiels, wie solche AI-Workflows effizient entwickelt, getestet und nahtlos in die Praxis überführt werden können. Dazu implementieren wir einen Assistenten, der Entwickler bei Fragen zu Coding Guidlines durch Recherche in einem Unternehmenswiki unterstützt. Schätzt die AI die gefundenen Informationen als nicht ausreichend relevant ein, erweitert der Workflow selbständig die Suche auf geeignete Quellen im Web.