Natuurlijk! Hier is een overzichtelijke gids voor het opzetten van een LangChain-agent die automatisch workflows activeert op basis van nieuwe gebruikersaanmeldingen van Kafka. We behandelen het opzetten van event listeners, verwerken van asynchrone data, integratie met Kafka, en enkele belangrijke overwegingen voor latency en betrouwbaarheid. --- ## Stap 1: Benodigdheden en architectuur - **Programmeertaal:** Python - **Frameworks/libraries:** `confluent-kafka`, `langchain`, `asyncio` - **Messaging systeem:** Kafka (voor event-driven automatisering) - **Doel:** Detecteer nieuwe gebruikers via Kafka-topic `user_signups` en activeer workflows in LangChain --- ## Stap 2: Kafka consumer instellen Gebruik `confluent-kafka` voor hoge doorvoer en lage latency. ```python from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, KafkaException import asyncio # Kafka-configuratie conf = { 'bootstrap.servers': 'localhost:9092', 'group.id': 'langchain-agent-group', 'auto.offset.reset': 'earliest', 'enable.auto.commit': False } consumer = Consumer(conf) consumer.subscribe(['user_signups']) ``` --- ## Stap 3: Asynchrone event verwerking Omdat we latentie onder 200 ms willen houden, werken we met `asyncio` voor gelijktijdige verwerking. ```python async def process_event(message): # Hier kan je je LangChain agent aanroepen of workflows starten # Bijvoorbeeld: genereren van een verwelkomingsmail, onboardingproces starten, etc. print(f"Nieuwe gebruiker: {message.value().decode('utf-8')}") # Voorbeeld: call een LangChain agent # await langchain_agent.activate_workflow(user_data) ``` ## Stap 4: Continuous listening en verwerking ```python async def consume_loop(): loop = asyncio.get_event_loop() while True: msg = consumer.poll(timeout=1.0) if msg is None: continue if msg.error(): if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF: continue else: print(f"Error: {msg.error()}") continue # Verwerk bericht asynchroon await process_event(msg) consumer.commit(msg) # Start de event loop asyncio.run(consume_loop()) ``` --- ## Stap 5: Integratie met LangChain In `process_event`, roep je de LangChain agent aan. Voorbeeld: ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI # Stel je LangChain agent in llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") # Definieer tools of workflows def start_workflow(user_data): # Hier roep je je LangChain agent aan response = llm.predict(f"Activeer onboarding voor gebruiker: {user_data}") print(response) async def process_event(message): user_data = message.value().decode('utf-8') # Call je LangChain workflow synchronously of asynchronously start_workflow(user_data) ``` --- ## Stap 6: Betrouwbaarheid en latency optimalisatie - **Latency (<200 ms):** Gebruik lokale Kafka brokers, snelle netwerkverbindingen, en minimale bewerkingen voor verwerking. - **Uptime (99,9%):** Zorg voor hoge beschikbaarheid door Kafka-clusters te gebruiken met meerdere brokers, automatische failover, en redundantie. - **Doorvoer:** Optimaliseer consumer batching, en gebruik asynchrone verwerking. --- ## Samenvatting - Gebruik `confluent-kafka` voor hoge prestaties en lage latency. - Verwerk Kafka-berichten asynchroon met `asyncio`. - Activeer workflows via LangChain door API-aanroepen of directe integratie. - Zorg voor schaalbaarheid en betrouwbaarheid door redundantie en monitoring. --- ## Extra tips - Voeg logging en foutafhandeling toe voor robuuste werking. - Overweeg het gebruik van Kafka Consumer Groups en partitionering voor schaalbaarheid. - Test onder realistische loads om latency en doorvoer te optimaliseren. --- Mocht je meer specifieke codevoorbeelden of configuraties nodig hebben, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je bij het opzetten van een event-driven LangChain agent voor gebruikersaanmeldingen. Hier is een complete handleiding: ## Architectuuroverzicht 1. Kafka Consumer → 2. Event Processor → 3. LangChain Agent → 4. Workflow Activaties ## Vereiste Dependencies ```python # requirements.txt langchain>=0.0.330 kafka-python>=2.0.2 asyncio aiohttp python-dotenv ``` ## Configuratiebestand ```python # config.py import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() KAFKA_CONFIG = { 'bootstrap_servers': os.getenv('KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS', 'localhost:9092'), 'group_id': 'user_signups_processor', 'auto_offset_reset': 'earliest', 'enable_auto_commit': False, 'max_poll_records': 100, 'session_timeout_ms': 30000, 'request_timeout_ms': 305000 } LATENCY_TARGET = 200 # ms RETRY_CONFIG = { 'max_attempts': 3, 'backoff_factor': 1.5, 'retryable_errors': [500, 502, 503, 504] } ``` ## Hoofdimplementatie ```python # kafka_event_agent.py import asyncio import json import logging from datetime import datetime from kafka import KafkaConsumer from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain.llms import OpenAI from langchain.tools import Tool from config import KAFKA_CONFIG, LATENCY_TARGET, RETRY_CONFIG # Logging configuratie logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) class KafkaEventAgent: def __init__(self): self.consumer = KafkaConsumer( 'user_signups', **KAFKA_CONFIG, value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8')) ) self.llm = OpenAI(temperature=0, max_tokens=500) self.agent = self._initialize_agent() def _initialize_agent(self): tools = [ Tool( name="activate_welcome_workflow", func=self._activate_welcome_workflow, description="Activeer welkomstworkflow voor nieuwe gebruikers" ), Tool( name="trigger_onboarding_email", func=self._trigger_onboarding_email, description="Stuur onboarding email naar nieuwe gebruiker" ) ] return initialize_agent( tools, self.llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) async def process_event(self, event_data): start_time = datetime.now() try: prompt = f""" Nieuwe gebruiker aangemeld: {event_data} Beoordeel en activeer de juiste workflows. Gebruiker details: {event_data.get('user', {})} """ response = await asyncio.to_thread( self.agent.run, prompt ) latency = (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000 if latency > LATENCY_TARGET: logger.warning(f"Latency warning: {latency:.2f}ms") return response except Exception as e: logger.error(f"Error processing event: {e}") raise def _activate_welcome_workflow(self, user_data): # Implementeer je workflow logica hier logger.info(f"Welkomstworkflow geactiveerd voor: {user_data}") return "Workflow successvol geactiveerd" def _trigger_onboarding_email(self, user_data): # Email integratie implementatie logger.info(f"Onboarding email gestuurd naar: {user_data.get('email')}") return "Email successvol verzonden" async def start_consuming(self): logger.info("Starting Kafka consumer...") for message in self.consumer: try: event_data = message.value logger.info(f"Received event: {event_data}") result = await self.process_event(event_data) logger.info(f"Processing result: {result}") # Handmatige commit voor betrouwbaarheid self.consumer.commit() except Exception as e: logger.error(f"Critical error: {e}") # Implementeer dead letter queue of retry mechanisme await self._handle_failure(message, e) async def _handle_failure(self, message, error): logger.error(f"Message failed processing: {message.value}") # Implementeer retry logica of archivering # Main executie async def main(): agent = KafkaEventAgent() await agent.start_consuming() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` ## Docker Configuratie ```dockerfile # Dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "-m", "kafka_event_agent"] ``` ## Monitoring en Health Checks ```python # monitoring.py from prometheus_client import start_http_server, Summary, Counter REQUEST_LATENCY = Summary('request_latency_seconds', 'Request latency') PROCESSED_EVENTS = Counter('processed_events_total', 'Total processed events') FAILED_EVENTS = Counter('failed_events_total', 'Total failed events') ``` ## Beperkingen en Overwegingen ### Latency (≤200ms) - Gebruik asynchrone verwerking - Implementeer connection pooling - Optimaliseer LangChain agent configuratie - Monitor en log latency metrics ### Betrouwbaarheid (99.9% uptime) - Implementeer retry mechanismen - Gebruik dead letter queues voor failed messages - Zorg voor redundante Kafka consumers - Implementeer health checks en auto-healing ### Doorvoer Optimalisatie ```python # batch_processing.py async def process_batch(self, messages): """Batch verwerking voor hogere doorvoer""" tasks = [self.process_event(msg.value) for msg in messages] results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) return results ``` ## Productie Recommendations 1. **Kafka Configuratie**: - Gebruik meerdere partitions voor parallelle verwerking - Configureer juiste replication factor (minimaal 3) - Implementeer monitoring met Prometheus/Grafana 2. **Schaling**: - Horizontaal schalen met meerdere consumer instances - Gebruik Kubernetes voor auto-scaling 3. **Monitoring**: - Implementeer distributed tracing - Monitor queue lengtes en consumer lag - Stel alerts in voor latency overschrijdingen 4. **Error Handling**: - Implementeer circuit breakers - Gebruik exponential backoff voor retries - Archiveer failed messages voor later onderzoek Start met een enkele consumer en scale geleidelijk op basis van metingen van latency en doorvoer. Test uitgebreid onder load om aan je SLA van 200ms te voldoen.