Glosar

LangGraph

Ce este LangGraph?

LangGraph este un framework open-source din ecosistemul LangChain pentru modelarea agenților IA și a proceselor în mai mulți pași sub forma unui graf de noduri și muchii. O stare comună este transmisă de la un pas la altul, iar buclele, ramificațiile, punctele de control și întreruperile pentru aprobare umană sunt integrate. Versiunea 1.0 a fost lansată în octombrie 2025. Un exemplu este un agent care cercetează un subiect, scrie o ciornă și așteaptă aprobarea înainte de a o trimite.

Cum ajută KI.ordo

Fluxurile KI.ordo aplică o idee similară (pași, ramificații și subfluxuri) fără programare.

Aflați mai multe

Subiecte

Framework
agenți
Workflows

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

LangChain

LangChain este un framework open-source pentru Python și JavaScript, pe care dezvoltatorii îl folosesc pentru a construi aplicații bazate pe modele lingvistice. Oferă interfețe unificate către mulți furnizori de modele, precum și blocuri pentru apelarea instrumentelor, agenți, prelucrarea documentelor și retrieval-augmented generation. Începând cu versiunea 1.0 (octombrie 2025), agenții LangChain sunt construiți pe LangGraph. Utilizări tipice sunt chatbot-urile care caută în documente interne și agenții care apelează servicii externe.

Framework
Dezvoltare
+1

Agenți inteligenți

Un agent inteligent este un sistem care percepe mediul său, prelucrează informații și alege singur acțiuni pentru a atinge un obiectiv. Astăzi, termenul se referă de obicei la software construit pe modele lingvistice de mari dimensiuni, care urmează instrucțiuni, apelează la cunoștințe și folosește instrumente precum o funcție de căutare sau un API. Cât de multe poate face un agent în mod independent trebuie stabilit deliberat. Exemplu: un agent răspunde la întrebările clienților pe baza documentației produsului.

agenți
autonomie
+1

Crew AI

CrewAI este un framework Python open-source pentru a reuni mai mulți agenți IA într-o echipă (un „crew”). Fiecare agent primește un rol, un obiectiv și instrumente potrivite; sarcinile sunt distribuite, iar rezultatele sunt transmise mai departe. În plus, „flows” oferă fluxuri de lucru strict controlate, declanșate de evenimente. De exemplu, un agent de cercetare adună informații, iar un agent de redactare le transformă într-un raport.

multi-agent
framework
+1

Human-in-the-Loop

Human-in-the-loop descrie fluxurile de lucru în care oamenii intervin într-un proces IA în puncte definite: verifică rezultatele, le aprobă sau le corectează ori preiau cazurile dificile. Principiul reduce riscul unor rezultate eronate și păstrează răspunderea la nivel uman, mai ales în cazul deciziilor care privesc persoane, bani sau aspecte juridice. Exemplu: un agent IA redactează răspunsuri la solicitările clienților, iar un angajat le verifică înainte de trimitere.

aprobare
supraveghere
+1