LangGraph: بناء مساعد ترميز ذكاء اصطناعي مرن ومتوافق مع أفضل الممارسات

بنت شركة Qodo مساعد ترميز ذكاء اصطناعي باستخدام إطار عمل LangGraph، مع تحقيق التوازن بين المرونة والالتزام بأفضل ممارسات الترميز. في البداية، استخدموا تدفقات محددة مسبقًا لمهام الترميز، ولكن مع ظهور نماذج لغة كبيرة (LLMs) أكثر قوة مثل Claude Sonnet 3.5، تحولوا إلى نهج LangGraph القائم على الرسم البياني. يسمح LangGraph ببناء وكلاء يتراوحون من مفتوحين تمامًا إلى تدفقات حتمية منظمة بالكامل، مما يسمح لشركة Qodo بتعديل بنية تدفقاتها بناءً على قدرات LLM. لقد بسّطت واجهة برمجة التطبيقات (API) النظيفة للإطار، والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام، وإدارة الحالة المدمجة عملية التطوير ودعمت الثبات، ونقاط التفتيش، ونقاط التفرع. على الرغم من أن الوثائق والاختبارات تمثل بعض التحديات، إلا أن LangGraph قدم أساسًا متينًا لشركة Qodo لبناء مساعد ترميز ذكاء اصطناعي قوي.