asynccallbackerfortoolrunとcallbackmanagerfortoolrunはどちらも、ツールの実行中にコールバックを処理するように設計されたLangchainライブラリの一部です。ただし、非同期操作へのアプローチは根本的に異なります。
##非同期処理
** asynccallbackmanagerfortoolrunは、非同期コールの管理用に特別に設計されています。 Pythonの「Async」と「待望」機能を利用して、他のコードの実行をブロックせずに完了するのに時間がかかる可能性のある操作を処理できるようにします。これは、非同期関数が呼び出された場合、プログラムは非同期操作の結果を待っている間に他のタスクを実行し続けることができることを意味します。たとえば、操作が完了するまでイベントループにコントロールを戻すことにより、API呼び出しやI/O操作などのタスクを効率的に管理できます[1] [7]。
対照的に、CallBackManagerFortOlrunは同期して動作します。これは、関数が呼び出された場合、コントロールが呼び出し関数に返される前に実行を完了する必要があることを意味します。同期操作が外部リソース（データベースクエリなど）を待機する場合、操作が終了するまでさらに実行をブロックします。これは、特に複数のタスクを同時に実行できるシナリオでは、非効率性につながる可能性があります[3] [4]。
##ユースケースとパフォーマンス
これら2人のマネージャー間の選択は、多くの場合、アプリケーションの特定の要件に依存します。
-ASYNCCALLBACKERMANAGERFORTOOLRUNは、高い応答性を必要とし、複数のI/Oバウンドタスクを同時に管理する必要があるアプリケーションに最適です。これにより、開発者は非ブロッキング動作の恩恵を受けながら同期しているように見えるコードを作成できます。
- 一方、CallBackManagerFortOlrunは、より単純なアプリケーションや、複数の同時タスクの処理を必要としないアプリケーションにより適している場合があります。コード構造を簡素化しますが、長期にわたる操作を待つときに潜在的なパフォーマンスのボトルネックを犠牲にします[2] [6]。
要約すると、Asynccallbackerfortoolrunは非同期プログラミングパラダイムを通じてパフォーマンスと応答性を高め、CallbackManagerFortoolrunは、それほど複雑ではないシナリオに適した簡単な同期アプローチを提供します。
引用：
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackmanager fortoolun.html
[2] https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/fr8hae/is_there_any_benefit_to_asyncawait_if_youre_just/
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948/what-is-the-difference-between-asynchronous-and-callbacks
[5] https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/core/langchain_core/callbacks/manager.py
[6] https://anvil.works/forum/t/ what-is-the-best-practice-for-asynchrone-- loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-the-event-loop-callbacks-promises-and-async-await-in-javascript