Complexe workflows ontwerpen
Ontwerp complexe autonome workflows met meerdere agents, tools en beslispunten voor geavanceerde taken
Complexe workflows ontwerpen is een gratis AI-agents met LangChain en autonome werkstromen-les op CoddyKit. Dit is les 1 van 4. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject AI-agents met LangChain en autonome werkstromen. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus AI-agents met LangChain en autonome werkstromen bevat in totaal 4 lessen.
Verder dan eenvoudige lineaire ketens
Tot nu toe hebben we agents gebouwd die een rechtlijnig pad volgen. Maar taken uit de echte wereld zijn zelden eenvoudig!
Complexe werkstromen stellen je AI-agents in staat ingewikkelde problemen aan te pakken door meerdere stappen te combineren, beslissingen te nemen en verschillende AI-mogelijkheden te coördineren.
De dirigent van de werkstroom
Denk aan een complexe taak, zoals het schrijven van een onderzoeksverslag. Daarvoor zijn veel stappen nodig:
- Onderwerpen onderzoeken
- Relevante bronnen vinden
- Informatie samenvatten
- Secties opstellen
- Controleren en redigeren
Voor elke stap kunnen andere hulpmiddelen of zelfs andere gespecialiseerde agents nodig zijn. Orkestratie draait om het naadloos laten samenwerken van deze stappen.
Bouwstenen voor ingewikkelde taken
Bij het ontwerpen van complexe werkstromen moet je bedenken hoe je het volgende combineert:
- Agents: gespecialiseerd in verschillende subtaken.
- Hulpmiddelen: externe acties die agents kunnen uitvoeren.
- LLM's: het brein voor redeneren en genereren.
- Beslispunten: logica om de volgende stap of agent te kiezen.
- Geheugen/status: hoe informatie tussen stappen stroomt.
Deze elementen worden gecombineerd om krachtige processen met meerdere fasen te creëren.
Het pad van de werkstroom sturen met routers
Een cruciaal onderdeel van complexe werkstromen is het beslispunt, dat vaak met een router wordt geïmplementeerd.
Een router analyseert de huidige invoer of het tussenresultaat en beslist welk pad de werkstroom vervolgens moet nemen. Zo ontstaat dynamisch en aanpasbaar gedrag.
Als een gebruiker bijvoorbeeld om het 'weer' vraagt, stuur je de vraag door naar een weertool. Vraagt de gebruiker om 'nieuws', stuur de vraag dan door naar een nieuwsagent.
Router in actie: een eenvoudig voorbeeld
Een router stuurt je werkstroom aan door beslissingen te nemen op basis van de invoer. Hier is een eenvoudige Python-functie die als conceptuele router fungeert en vragen op basis van trefwoorden naar verschillende 'handlers' doorstuurt.
Probeer de invoervraag te wijzigen om te zien hoe deze wordt doorgestuurd!
def route_query_to_handler(query: str) -> str:
"""
Simulates a router that directs a query to a specific handler
based on its content.
"""
query_lower = query.lower()
if "weather" in query_lower:
return f"Routing to Weather Tool for: '{query}'"
elif "news" in query_lower:
return f"Routing to News Agent for: '{query}'"
elif "calculate" in query_lower or "math" in query_lower:
return f"Routing to Calculator Tool for: '{query}'"
else:
return f"Routing to General LLM for: '{query}'"
# Main entry point for demonstration
if __name__ == "__main__":
print(route_query_to_handler("What's the weather like today?"))
print(route_query_to_handler("Tell me the latest tech news."))
print(route_query_to_handler("Can you calculate 5 + 7?"))
print(route_query_to_handler("Hello, how are you?"))Context tussen stappen behouden
In een complexe werkstroom moet je vaak informatie van de ene stap naar de volgende meenemen. Dit heet status beheren of context beheren.
Een agent kan bijvoorbeeld belangrijke entiteiten uit een document halen, waarna een volgende stap deze entiteiten gebruikt om op internet te zoeken.
LangChain helpt hierbij doordat je kunt definiëren hoe uitvoer van de ene uitvoerbare component invoer voor de volgende wordt, vaak via woordenboeken of specifieke invoer-/uitvoerschema's.
Agents die samenwerken
Complexe problemen kunnen worden opgesplitst in kleinere taken, die elk door een gespecialiseerde agent worden uitgevoerd.
- Een "Editor Agent" kan tekst verfijnen.
- Een "Data Agent" kan informatie ophalen.
- Een "Planner Agent" kan de algemene volgorde bepalen.
De orkestrator van de werkstroom zorgt ervoor dat deze agents de juiste invoer ontvangen en dat hun uitvoer correct wordt verwerkt voor de volgende fase.
Praktijkvoorbeeld: werkstroom voor onderzoek en rapportage
Laten we een werkstroom ontwerpen om een rapport over een bepaald onderwerp te genereren:
- Invoer: de gebruiker geeft een onderwerp op.
- Stap 1 (Research Agent): verzamelt relevante artikelen.
- Stap 2 (Summarizer Agent): verwerkt de bevindingen en identificeert de belangrijkste punten.
- Stap 3 (Drafting Agent): schrijft een eerste concept van het rapport.
- Stap 4 (Reviewer Agent): beoordeelt het concept kritisch.
- Stap 5 (Editor Agent): voert verbeteringen door en maakt het rapport definitief.
- Uitvoer: een verzorgd rapport.
De orkestratie in kaart brengen
Bij het ontwerpen helpt het om de stroom zichtbaar te maken. Stel je pijlen voor die stappen met elkaar verbinden:
- Gebruikersvraag → Research Agent
- Uitvoer van Research Agent → Summarizer Agent
- Uitvoer van Summarizer Agent → Drafting Agent
- Uitvoer van Drafting Agent → Reviewer Agent
- Feedback van Reviewer Agent + uitvoer van Drafting Agent → Editor Agent
- Uitvoer van Editor Agent → Eindrapport
Elke pijl staat voor gegevensstroom en een mogelijk beslispunt (impliciet: de 'volgende stap').
Tijd om over de werkstroom te beslissen
Denk aan een complexe werkstroom die is ontworpen om te helpen bij klantenondersteuning. Deze moet veelgestelde vragen kunnen beantwoorden of een menselijke medewerker kunnen inschakelen voor ingewikkelde problemen.
Intelligentie orkestreren
Je hebt geleerd hoe je complexe werkstromen voor AI-agents ontwerpt!
We hebben het belang van orkestratie behandeld, evenals belangrijke onderdelen zoals routers voor besluitvorming, het beheren van de status en de manier waarop meerdere agents kunnen samenwerken aan geavanceerde taken.
Het vermogen om deze ingewikkelde stromen te ontwerpen is essentieel voor het bouwen van echt intelligente en autonome toepassingen.
Leer AI-agents met LangChain en autonome werkstromen met een AI-tutor — gratis
Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.
- Cursussen
- 12
- Lessen
- 50
Veelgestelde vragen
Is de les “Complexe workflows ontwerpen” gratis?
Ja — de volledige tekst van “Complexe workflows ontwerpen” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus AI-agents met LangChain en autonome werkstromen wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus AI-agents met LangChain en autonome werkstromen bevat in totaal 4 lessen.
Wat leer ik in “Complexe workflows ontwerpen”?
Ontwerp complexe autonome workflows met meerdere agents, tools en beslispunten voor geavanceerde taken Je oefent met AI-agents met LangChain en autonome werkstromen door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.
Heb ik ervaring nodig om met AI-agents met LangChain en autonome werkstromen te beginnen?
Ervaring vooraf is niet nodig. AI-agents met LangChain en autonome werkstromen op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 1 van 4.
Hoe lang duurt de les “Complexe workflows ontwerpen”?
De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.
Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over AI-agents met LangChain en autonome werkstromen?
Ja. Elke les over AI-agents met LangChain en autonome werkstromen bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.
Alle lessen in deze cursus
- Complexe workflows ontwerpen
- Asynchrone uitvoering van agents
- Foutafhandeling en veerkracht
- Goedkeuringen met human-in-the-loop