Reduza os custos de integração de modelos enquanto escala a IA: o ecossistema aberto da LangChain entrega onde os fornecedores fechados não conseguem.

LangChain, uma das líderes no espaço de framework e orquestração de IA, planeja continuar comprometida com o ecossistema de código aberto, especialmente ao reafirmar sua postura independente de fornecedores.

Harrison Chase, cofundador e CEO da LangChain, contou ao VentureBeat que o sucesso de suas diferentes plataformas pode ser atribuído à demanda dos desenvolvedores por escolha de modelos e à recusa em permanecer em um fornecedor fechado.

“O poder do framework LangChain está em suas integrações e no ecossistema,” disse Chase. “A escala do ecossistema é enorme, e muito disso é possibilitado pelo framework ser de código aberto.”

Chase afirmou que os downloads do LangChain alcançaram 72,3 milhões no mês passado, em comparação com concorrentes como OpenAI’s Agents SDK. Ele acrescentou que os frameworks Python e JS da LangChain “têm 4.500 colaboradores, mais colaboradores do que o Spark.”

A LangChain, fundada em 2022, superou seu framework inicial, que ajudou desenvolvedores a construir aplicações de IA. Em fevereiro do ano passado, lançou a plataforma de teste e avaliação LangSmith, um segundo framework chamado LangGraph e a LangGraph Platform para ajudar na implantação de agentes autônomos.

A LangChain permaneceu de código aberto e agnóstica em relação a fornecedores e modelos ao longo de seu crescimento. Por exemplo, fez parceria com diversas empresas, como Google e Cisco, em torno da interoperabilidade de agentes. À medida que as empresas começaram a experimentar com agentes de IA, Chase afirmou que a LangChain viu uma oportunidade de oferecer opções de implantação que considerassem as escolhas dos desenvolvedores.

“Nos últimos um ano e meio, mais e mais empresas e companhias estão apenas procurando entrar em produção. Então, amadurecemos todas as nossas ofertas, não apenas o LangChain de código aberto, mas todas as nossas ofertas coletivamente como empresa para atender essa demanda e tornar o mais fácil possível a construção de aplicações agênticas,” disse ele.

A LangGraph Platform amplia as ofertas de código aberto

Uma das novas plataformas de código aberto da LangChain é a LangGraph Platform, que se tornou geralmente disponível esta semana. A LangGraph Platform permite que os desenvolvedores gerenciem e comecem a implantar agentes duradouros ou com estado. Esses agentes baseiam-se no que Chase chama de “agentes ambientais,” ou agentes que funcionam em segundo plano e são acionados por certos eventos.

“Temos nos concentrado muito em alguns dos problemas de infraestrutura mais difíceis que cercam esses agentes,” disse Chase. “LangGraph é bom para agentes com estado de longa duração, então, se você estiver implantando uma aplicação simples, não deve usar a LangGraph Platform.”

Ele acrescentou que a empresa deseja apostar forte em agentes ambientais ou de longa duração, considerando esse agente mais independente e autônomo um desafio de infraestrutura mais interessante.

Através da LangGraph Platform, as organizações podem implantar agentes com implantação em um clique, escalonamento horizontal para lidar com “tráfego prolongado e explosivo,” uma camada de persistência para suportar a memória agêntica, endpoints de API para personalização e acesso nativo ao LangGraph Studio para depurar quaisquer agentes.

As organizações podem se ver trazendo mais e mais agentes online. A LangGraph Platform inclui um console de gerenciamento que apresenta todos os agentes atualmente implantados e permite que os usuários encontrem agentes, reutilizem arquiteturas de agentes comuns e criem arquiteturas multi-agentes.

“Um dos grandes benefícios do LangGraph é que ele oferece ao construtor do agente controle total sobre a arquitetura cognitiva. Se há uma ação de [modelo de linguagem grande] LLM que deve ser feita corretamente, uma boa ferramenta para garantir qualidade é criar uma avaliação em-loop diretamente no seu aplicativo LangGraph,” disse Chase.

Chase acrescentou que com o LangGraph, os desenvolvedores podem acessar “um bom framework de orquestração” para construir agentes e trazer esses agentes confiáveis para a LangGraph Platform para implantação.

Durante o melhor teste, Chase disse que mais de 370 equipes usaram a LangGraph Platform. A LangChain oferece três níveis para usar a LangGraph Platform, com preços dependendo de como os desenvolvedores planejam hospedar o serviço.

O ecossistema de código aberto mais amplo da LangChain

Para Chase, uma das forças da LangChain é sua capacidade de criar um ecossistema de desenvolvimento completo de aplicação e agentes.

LangSmith, a plataforma de teste e observabilidade da empresa, trabalha com a LangGraph e a LangGraph Platform para acompanhar as métricas dos agentes. Como muitos dos agentes construídos e executados com a LangGraph Platform são de longa duração, as empresas precisam verificar constantemente se continuam a desempenhar conforme as especificações.

Chase se vangloriou que a LangGraph “é o framework de agentes mais amplamente adotado” e afirmou que foi baixado mais do que o AutoGen da Microsoft e a plataforma CrewAI, mais uma vez citando o valor de código aberto para seu sucesso.

“LangGraph é mais frequentemente selecionado por equipes que precisam construir agentes voltados para o usuário final ou altamente traficados (LinkedIn, Uber, GitLab) – a razão é que você não vai escalar fora do LangGraph porque é muito de baixo nível e controlável, o que é necessário para agentes confiáveis. CrewAI e Autogen são frequentemente usados porque têm uma curva de aprendizado menos íngreme – esses frameworks tomam mais decisões para o usuário, então você está trocando facilidade de adoção por poder,” disse.