Лёгкая библиотека Python с единым API в стиле OpenAI для разных LLM-провайдеров и Agents API с поддержкой инструментов и MCP.
langchain-ai/langgraph-bigtool
Библиотека Python для создания агентов LangGraph, которые ищут в хранилище и используют сотни или тысячи инструментов.
- Звёзды
- 559
- Форки
- 49
- Открытые issues
- 13
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
langgraph-bigtool — библиотека Python для создания агентов LangGraph с доступом к большому числу инструментов. Вместо того чтобы передавать языковой модели все инструменты сразу, библиотека хранит их описания в хранилище долгосрочной памяти LangGraph и предоставляет агенту инструмент поиска, который находит инструменты, подходящие для текущей задачи.
Метаданные инструментов можно хранить в слое персистентности LangGraph; доступны бэкенды для хранения в памяти и в Postgres. Поиск можно настроить: передать собственную функцию для поиска инструментов, например выполняющую семантический поиск, или функцию, которая выбирает инструменты по категориям и вовсе не использует хранилище.
Библиотека построена на LangGraph и поддерживает его возможности потоковой передачи данных, краткосрочной и долгосрочной памяти, а также взаимодействия с человеком в цикле. Её можно установить через pip; в комплект входит краткое руководство, в котором агенту предоставляются функции из модуля math в Python.
Ключевые возможности
- 01Предоставляет агентам доступ к сотням или тысячам инструментов через поиск, вместо передачи всех инструментов сразу.
- 02Хранит имена, описания и пространства имён инструментов в слое персистентности LangGraph.
- 03Поддерживает бэкенды для хранения в памяти и в Postgres.
- 04Позволяет заменить стандартный поиск собственной логикой — поиском или выбором по категориям.
- 05Работает с возможностями LangGraph для потоковой передачи данных, работы с памятью и взаимодействия с человеком в цикле.
Сценарии использования
- Создание агента, которому нужно выбирать инструменты из большого каталога API или внутренних инструментов.
- Предоставление LLM доступа к наборам инструментов, слишком большим для размещения в одном промпте.
- Организация инструментов по категориям, чтобы модель сначала выбирала группу, а затем конкретный инструмент.
Быстрый старт
- 1
Установите библиотеку из PyPI
pip install langgraph-bigtool - 2
Установите extras OpenAI, используемые в примере быстрого старта
pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]" - 3
Задайте ключ API OpenAI в переменной окружения
export OPENAI_API_KEY=<your_api_key> - 4
Запустите пример Python для быстрого старта, в котором агенту предоставляются инструменты математической библиотеки
Что важно знать
- Для примера быстрого старта нужен ключ API OpenAI; он вызывает платные модели OpenAI.
- Семантический поиск инструментов зависит от модели эмбеддингов и хранилища, поэтому для настройки требуется больше, чем только основная библиотека.
Темы
Частые вопросы
- Что такое langgraph-bigtool?
- Библиотека Python для создания агентов LangGraph, которые ищут в хранилище и используют сотни или тысячи инструментов. langgraph-bigtool — библиотека Python для создания агентов LangGraph с доступом к большому числу инструментов. Вместо того чтобы передавать языковой модели все инструменты сразу, библиотека хранит их описания в хранилище долгосрочной памяти LangGraph и предоставляет агенту инструмент поиска, который находит инструменты, подходящие для текущей задачи.
- langgraph-bigtool можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- langgraph-bigtool распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- langgraph-bigtool всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в langgraph-bigtool — 5 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать langgraph-bigtool?
- Создание агента, которому нужно выбирать инструменты из большого каталога API или внутренних инструментов. Предоставление LLM доступа к наборам инструментов, слишком большим для размещения в одном промпте. Организация инструментов по категориям, чтобы модель сначала выбирала группу, а затем конкретный инструмент.
- Как установить langgraph-bigtool?
- Установите библиотеку из PyPI: pip install langgraph-bigtool Установите extras OpenAI, используемые в примере быстрого старта: pip install langgraph-bigtool "langchain[openai]" Задайте ключ API OpenAI в переменной окружения: export OPENAI_API_KEY=<your_api_key> Запустите пример Python для быстрого старта, в котором агенту предоставляются инструменты математической библиотеки
- Где скачать langgraph-bigtool?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph-bigtool
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Готовый к работе фреймворк для Python-агентов на базе LangGraph с продуманными настройками и всем необходимым для выполнения длительных многоэтапных задач.
Двуязычные китайско-английские модели эмбеддингов и ранжирования от NetEase Youdao для поиска в RAG-приложениях.
MCP-сервер и CLI для подключения библиотеки Zotero к Claude, ChatGPT, Cursor и другим AI-ассистентам: поиск, чтение и аннотирование.
Бэкенд на FastAPI для разговорного RAG-агента: загружает документы в Qdrant, выполняет семантический и гибридный поиск и отвечает на вопросы с помощью LLM.
RAG-движок без векторного поиска: строит иерархический древовидный индекс длинных документов, по которому LLM находит ответы.