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news 2025/10/22 14:13:01
万柳网站建设,html网站开发中的应用,wordpress 留言 顶,app在线制作网站安装配置 安装依赖 LangGraph 可以通过 pip 安装： pip install langgraph如果您想使用最新的功能和改进，可以从源代码安装： pip install githttps://github.com/langchain-ai/langgraph.git环境配置 LangGraph 与 LangChain 共享许多配置…

安装配置

安装依赖

LangGraph 可以通过 pip 安装：

pip install langgraph

如果您想使用最新的功能和改进，可以从源代码安装：

pip install git+https://github.com/langchain-ai/langgraph.git

环境配置

LangGraph 与 LangChain 共享许多配置设置。确保您设置了必要的环境变量，例如：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

基本概念

状态

在 LangGraph 中，状态是图执行过程中传递的关键数据结构。状态可以是任何可序列化的 Python 对象，但通常是一个包含以下类型信息的字典或 Pydantic 模型：

  • 对话历史
  • 中间结果
  • 工作内存
  • 元数据

节点

节点是图中的处理单元，接受状态作为输入并返回修改后的状态：

  • 函数节点：包装普通 Python 函数
  • LLM 节点：封装与语言模型的交互
  • 工具节点：提供与外部系统的集成

边

边定义了节点之间的连接和执行流：

  • 直接边：从一个节点到另一个节点的简单流程
  • 条件边：基于条件表达式的分支逻辑

创建简单图

以下是创建和使用简单 LangGraph 的示例：

from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
from langgraph.graph import StateGraph, END# 定义状态类型
class ConversationState(TypedDict):messages: list[dict]intermediate_steps: list# 创建节点函数
def call_model(state: ConversationState) -> ConversationState:messages = state["messages"]  # 这里使用模型处理消息response = {"role": "assistant", "content": "这是一个示例回复。"}return {"messages": messages + [response]}def route_based_on_intent(state: ConversationState) -> Annotated[str, ("direct_answer", "use_tool")]:last_message = state["messages"][-1]["content"]# 简单的路由逻辑if "工具" in last_message or "搜索" in last_message:return "use_tool"else:return "direct_answer"def use_tool(state: ConversationState) -> ConversationState:# 这里实现工具调用逻辑result = "这是工具调用的结果"return {"intermediate_steps": state.get("intermediate_steps", []) + [result]}# 创建图
builder = StateGraph(ConversationState)# 添加节点
builder.add_node("call_model", call_model)
builder.add_node("route_intent", route_based_on_intent)
builder.add_node("use_tool", use_tool)# 添加边
builder.add_edge("route_intent", "call_model", condition="direct_answer")
builder.add_edge("route_intent", "use_tool", condition="use_tool")
builder.add_edge("use_tool", "call_model")
builder.add_edge("call_model", END)# 设置入口节点
builder.set_entry_point("route_intent")# 编译图
graph = builder.compile()# 使用图
initial_state = {"messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}], "intermediate_steps": []}
result = graph.invoke(initial_state)
print(result["messages"][-1]["content"])

高级功能

循环和迭代

LangGraph 支持循环和迭代模式，用于实现复杂的推理过程：

from langgraph.graph import StateGraph, ENDdef should_continue(state):# 检查是否需要继续迭代if len(state["steps"]) < 5 and not state.get("final_answer"):return "continue"else:return "complete"# 在图中实现循环
builder.add_node("process_step", process_step)
builder.add_node("check_completion", should_continue)
builder.add_edge("process_step", "check_completion")
builder.add_edge("check_completion", "process_step", condition="continue")
builder.add_edge("check_completion", END, condition="complete")

并行执行

LangGraph 支持节点的并行执行：

from langgraph.graph import StateGraph, END# 定义可以并行执行的节点
def search_web(state):# 搜索网络的实现return {"web_results": "网络搜索结果"}def query_database(state):# 查询数据库的实现return {"db_results": "数据库查询结果"}# 合并结果
def combine_results(state):combined = f"Web: {state['web_results']} | DB: {state['db_results']}"return {"combined_results": combined}# 在图中实现并行
builder.add_node("search_web", search_web)
builder.add_node("query_database", query_database)
builder.add_node("combine_results", combine_results)# 从入口节点并行执行
builder.add_edge("entry", ["search_web", "query_database"])# 当所有并行节点完成后执行合并
builder.add_edge(["search_web", "query_database"], "combine_results")
builder.add_edge("combine_results", END)

与 LangChain 集成

LangGraph 设计为与 LangChain 无缝集成：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langgraph.graph import StateGraph, END# 创建 LangChain 组件
model = ChatOpenAI()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("回答以下问题：{question}")
chain = prompt | model# 在 LangGraph 节点中使用 LangChain
def process_with_langchain(state):question = state["question"]response = chain.invoke({"question": question})return {"answer": response.content}# 创建图
builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("process", process_with_langchain)
builder.add_edge("process", END)
builder.set_entry_point("process")
graph = builder.compile()# 使用图
result = graph.invoke({"question": "北京的首都是什么？"})
print(result["answer"])

多智能体系统

LangGraph 特别适合构建多智能体系统：

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI# 定义不同的智能体
def researcher_agent(state):# 研究员智能体实现context = state.get("context", "") question = state["question"]# 使用 LLM 生成研究结果model = ChatOpenAI(model="gpt-4")research_result = model.invoke(f"作为研究员，请查找关于 {question} 的信息。已知背景：{context}")return {"research": research_result.content}def writer_agent(state):# 撰写员智能体实现research = state["research"]question = state["question"]# 使用 LLM 生成文章model = ChatOpenAI(model="gpt-4")article = model.invoke(f"作为撰写员，根据以下研究结果撰写一篇关于 {question} 的文章：\n{research}")return {"article": article.content}def editor_agent(state):# 编辑智能体实现article = state["article"]# 使用 LLM 编辑文章model = ChatOpenAI(model="gpt-4")edited_article = model.invoke(f"作为编辑，请修改和完善以下文章：\n{article}")return {"final_article": edited_article.content}# 创建多智能体图
builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("researcher", researcher_agent)
builder.add_node("writer", writer_agent)
builder.add_node("editor", editor_agent)# 定义工作流
builder.add_edge("researcher", "writer")
builder.add_edge("writer", "editor")
builder.add_edge("editor", END)
builder.set_entry_point("researcher")multi_agent_system = builder.compile()# 使用多智能体系统
result = multi_agent_system.invoke({"question": "量子计算的基本原理是什么？"})
print(result["final_article"])

调试与可视化

LangGraph 提供了调试和可视化图执行的工具：

from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint import jsonable_checkpoint# 创建带检查点的图
graph_with_checkpoints = builder.compile(checkpointer=jsonable_checkpoint)# 执行并检查中间状态
for event, state in graph_with_checkpoints.stream({"initial": "state"}):print(f"Event: {event}, State: {state}")# 可视化图结构
dot_graph = builder.to_dot()
with open("graph_visualization.dot", "w") as f:f.write(dot_graph)

与 LangSmith 集成

LangGraph 可以与 LangSmith 集成，提供高级监控和调试功能：

import os# 设置 LangSmith API 密钥
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-langsmith-api-key"
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "my-langgraph-project"# LangGraph 将自动与 LangSmith 集成进行跟踪

最佳实践

状态管理

  • 使用类型提示确保状态一致性
  • 为复杂状态使用 Pydantic 模型
  • 避免状态中的大型或不可序列化对象

节点设计

  • 保持节点功能单一，遵循单一责任原则
  • 确保节点是幂等的，同样的输入总是产生同样的输出
  • 适当处理异常，避免图执行中断

图结构

  • 从简单图开始，逐步增加复杂性
  • 使用子图组织复杂的工作流
  • 测试各个节点，然后再测试整个图

性能优化

  • 使用异步节点处理 I/O 密集型操作
  • 适当使用并行执行提高吞吐量
  • 缓存昂贵的计算结果

常见问题解决

执行无限循环

如果您的图陷入无限循环，请检查循环条件并添加适当的终止条件：

def should_continue(state):# 添加计数器或明确的终止条件if state.get("iterations", 0) < MAX_ITERATIONS and not state.get("final_answer"):return {"iterations": state.get("iterations", 0) + 1, "continue": True}else:return {"continue": False}

类型错误

使用类型注解和验证避免类型相关错误：

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optionalclass AgentState(BaseModel):messages: List[dict] = Field(default_factory=list)tools_results: List[str] = Field(default_factory=list)final_answer: Optional[str] = Noneiterations: int = 0

进阶学习资源

  • LangGraph 官方文档
  • LangGraph GitHub 仓库
  • 示例项目和教程
  • LangChain 集成示例
http://www.dtcms.com/a/513071.html

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