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简介

• 若langgraph无法直接访问， 则从langchain架构进入;
• 使用LLM构建健壮且有状态的多参与者应用程序；
• workflows工作流围绕大模型调用，内置了预定义代码路径的脚手架，通过预定义的代码路径，可以引导控制流；
• 也可以拆除这些脚手架，通过工具调用（tool calls），构建可以计划、采取行动的自主代理系统，并且可以直接回应它自己行动的反馈；
• workflows vs agent:
  
• 三大核心好处：
  • 持久化，支持应用程序状态的任何方面的持久化；状态（state）就是检查点（checkpoint），允许为了决策、验证、纠正，通过人类输入来中断、恢复程序执行；
  • 流处理，支持在执行过程中，将工作流/代理状态流式传给用户；支持工具调用反馈的事件流和LLM calls的token流；
• 调用&部署，通过 langgraph platform实现简单的测试、调试、部署应用；
   

构建基础ChatBot

使用langgraph构建一个基础的聊天机器人。

• langgraph.graph.StateGraph，将聊天机器人的架构定义为状态机；
• StateGraph.add_node(name, llm/func)，添加节点（工作单元），节点可以是调用的大模型或者函数；
• StateGraph.add_edge(start_key, end_key)，添加边，表示控制流的走向；
• 基础Chatbot的知识受限于它的训练数据；

from typing import Annotated  # 类型注解  python3.10+ 使用typing导入
from typing_extensions import TypedDict  # python3.9及之前的版本
from langgraph.graph import StateGraph, START, END  # 图的开始节点、结束节点
from langgraph.graph.message import add_messages  # 图中的消息# 定义状态类
class State(TypedDict):# messages是一个列表类型，add_messages函数表示应该追加更新列表，将最新的输入消息存入列表的末尾messages: Annotated[list, add_messages]  # Annotated[类型，元数据，元数据...]，仅类型注解，不影响代码的运行，若没有add_messages函数，则覆盖重写列表内容# 实例化，并传入State类
graph_builder = StateGraph(State)
# 图中的每个节点接收当前State作为输入，输出的信息更新到该State中
# 更新的message会追加到messages列表中（add_messages函数实现）# 定义函数节点
def node1(state: State):  # 接收State对象作为输入# 这里面从state对象获取输入的message，调用LLMmsg = state["messages"][-1]  # 获取最新的消息llm = QianfanChatEndpoint(model="ERNIE-3.5-8K",temperature=0.2, # 越大越随机回答timeout=30,  # 有时网络不好，可能会超时，可以指定长些# api_key="...",# secret_key="...",# top_p="...",# other params...)res = llm.invoke([msg])  # 传入消息列表return {"messages": [res]}  # 返回一个字典，包含messages key 列表，列表中的消息会被更新到State对象中的messages列表中# 添加节点
graph_builder.add_node("node1", node1)
# 添加切入点
graph_builder.add_edge(START, "node1")  # 每次运行图时，从node1节点开始执行
# 添加结束点
graph_builder.add_edge("node1", END)  # 执行node1节点后，退出
# 也可以使用
#graph_builder.set_entry_point("chatbot")
#graph_builder.set_finish_point("chatbot")# 编译图
graph = gra