Интеграция LangGraph с API Anthropic Claude

В этом руководстве подробно описана реализация LangGraph — фреймворка для оркестрации AI на основе графов, тесно интегрированного с API Anthropic Claude. Оптимизированный для Google Colab, туториал помогает разработчикам создавать и визуализировать AI-воркфлоу в виде взаимосвязанных узлов, каждый из которых выполняет отдельные задачи: от генерации кратких ответов и критического анализа до автоматического написания технических блогов.

Безопасное управление API-ключом

Пользователям предлагается ввести API-ключ Anthropic с помощью модуля Python getpass, что обеспечивает конфиденциальность ключа. Затем ключ сохраняется как переменная окружения (ANTHROPIC_API_KEY) для последующего взаимодействия с API.

Основные библиотеки и настройка

В коде используются библиотеки для работы с данными (json, requests, dataclasses), создания и визуализации графов (networkx, matplotlib), интерактивного отображения (IPython.display) и аннотаций типов (typing). Скрипт проверяет и при необходимости устанавливает пакет anthropic для работы с API.

Определение узлов и архитектура LangGraph

Класс NodeConfig описывает структуру каждого узла в воркфлоу: имя, функцию, входы, выходы и дополнительные параметры.

Класс LangGraph управляет всем процессом: получением API-ключа, добавлением узлов, построением графа, визуализацией и выполнением.

Добавление узлов

• Claude-узлы: через метод claude_node создаются узлы, отправляющие промпты в Claude API и возвращающие ответы. Поддерживаются настраиваемые шаблоны, модели и системные сообщения.
• Трансформационные узлы: через метод transform_node добавляются узлы с пользовательскими функциями обработки данных.

Визуализация и выполнение

Граф узлов визуализируется с помощью matplotlib и networkx, показывая связи и структуру потока.

Выполнение происходит в топологическом порядке с учетом зависимостей, при этом функции узлов вызываются, а результаты сохраняются в состоянии воркфлоу.

Пример: простой воркфлоу вопрос-ответ

Функция run_example демонстрирует простую схему:

• Узел-трансформер задает вопрос пользователя.
• Узел Claude генерирует ответ.
• Другой узел Claude анализирует качество ответа.

Воркфлоу визуализируется и исполняется с выводом результатов.

Продвинутый пример: автоматическая генерация блога

Функция run_advanced_example иллюстрирует сложный сценарий:

• Выбор темы блога.
• Создание плана, введения и заключения через последовательные Claude-узлы.
• Сборка всего контента в форматированный блог с помощью трансформационного узла.

Визуализация и выполнение показывают модульность и возможности LangGraph для многошагового создания контента.

Запуск воркфлоу

В конце запускаются оба примера, демонстрируя гибкость LangGraph от простых вопросов-ответов до сложной автоматизации контентных задач.

Данный подход подчеркивает преимущества модульных AI-воркфлоу на основе графов с использованием моделей Claude от Anthropic, обеспечивая масштабируемую, удобную для поддержки и визуализации оркестрацию AI в средах вроде Google Colab.