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langchain-ai/langgraph-bigtool

Uma biblioteca Python para criar agentes LangGraph que pesquisam um repositório e recuperam e usam centenas ou milhares de ferramentas.

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O que é?

langgraph-bigtool é uma biblioteca Python para criar agentes LangGraph capazes de acessar um grande número de ferramentas. Em vez de passar todas as ferramentas para o modelo de linguagem de uma só vez, ela armazena as descrições das ferramentas no armazenamento de memória de longo prazo do LangGraph e oferece ao agente uma ferramenta de recuperação que busca as ferramentas relevantes para o problema atual.

Os metadados das ferramentas podem ficar na camada de persistência do LangGraph, que oferece backends em memória e Postgres. A recuperação é personalizável: você pode passar sua própria função para encontrar ferramentas, como uma que execute busca semântica ou outra que selecione ferramentas por categoria sem usar um repositório.

A biblioteca é baseada no LangGraph e oferece suporte a streaming, memória de curto e longo prazo e recursos de human-in-the-loop. A instalação é feita com pip, e a biblioteca inclui um guia de início rápido que equipa um agente com as funções do módulo math do Python.

Recursos principais

  • 01Dá aos agentes acesso a centenas ou milhares de ferramentas por meio de recuperação, em vez de passar todas as ferramentas de uma só vez.
  • 02Armazena nomes, descrições e namespaces das ferramentas na camada de persistência do LangGraph.
  • 03Oferece suporte a backends de armazenamento em memória e Postgres.
  • 04Permite substituir a recuperação padrão por uma busca personalizada ou uma lógica baseada em categorias.
  • 05Funciona com os recursos de streaming, memória e human-in-the-loop do LangGraph.

Casos de uso

  • Criar um agente que precisa escolher entre um grande catálogo de ferramentas de API ou internas.
  • Permitir que um LLM trabalhe com conjuntos de ferramentas grandes demais para caber em um único prompt.
  • Organizar ferramentas em categorias para que o modelo selecione um grupo antes de escolher uma ferramenta específica.

Início rápido

  1. 1

    Instale a biblioteca pelo PyPI

    pip install langgraph-bigtool
  2. 2

    Instale os extras do OpenAI usados no exemplo de início rápido

    pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]"
  3. 3

    Configure sua chave de API da OpenAI no ambiente

    export OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
  4. 4

    Execute o exemplo Python de início rápido que equipa um agente com ferramentas de uma biblioteca matemática

Antes de usar

  • O exemplo de início rápido requer uma chave de API da OpenAI e chama modelos pagos da OpenAI.
  • A recuperação semântica de ferramentas depende de um modelo de embeddings e de um armazenamento, então a configuração envolve mais do que a biblioteca principal.

Tópicos

#langgraph#llm-agents#tool-calling#retrieval#semantic-search#python

Perguntas frequentes

O que é langgraph-bigtool?
Uma biblioteca Python para criar agentes LangGraph que pesquisam um repositório e recuperam e usam centenas ou milhares de ferramentas. langgraph-bigtool é uma biblioteca Python para criar agentes LangGraph capazes de acessar um grande número de ferramentas. Em vez de passar todas as ferramentas para o modelo de linguagem de uma só vez, ela armazena as descrições das ferramentas no armazenamento de memória de longo prazo do LangGraph e oferece ao agente uma ferramenta de recuperação que busca as ferramentas relevantes para o problema atual.
langgraph-bigtool é gratuito? Qual é a licença?
langgraph-bigtool é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
langgraph-bigtool ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de langgraph-bigtool foi em 5 de nov. de 2026.
Para que posso usar langgraph-bigtool?
Criar um agente que precisa escolher entre um grande catálogo de ferramentas de API ou internas. Permitir que um LLM trabalhe com conjuntos de ferramentas grandes demais para caber em um único prompt. Organizar ferramentas em categorias para que o modelo selecione um grupo antes de escolher uma ferramenta específica.
Como instalar langgraph-bigtool?
Instale a biblioteca pelo PyPI: pip install langgraph-bigtool Instale os extras do OpenAI usados no exemplo de início rápido: pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]" Configure sua chave de API da OpenAI no ambiente: export OPENAI_API_KEY=<your_api_key> Execute o exemplo Python de início rápido que equipa um agente com ferramentas de uma biblioteca matemática
Onde consigo langgraph-bigtool?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph-bigtool

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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