本文介绍另一种llm agent框架LangGraph，包括其基本概念、关键组件、使用示例以及常见困惑，帮助初学者快速上手并充分利用这一强大工具。
一、llm agent框架LangGraph简介
LangGraph是一个基于LangChain库的扩展工具，它专为构建有状态的多主体应用而生。LangChain允许开发者定义计算链（有向无环图或DAGs），而LangGraph则在此基础上引入了循环计算的能力，使得应用程序能够像智能体一样，在循环中调用LLM，并根据当前状态决定下一步的行动。这种能力极大地扩展了LLM的应用场景，使得开发者能够构建更加复杂、智能的应用程序。
二、llm agent框架LangGraph的核心概念
要深入理解LangGraph，我们需要掌握以下几个核心概念：
1. 有状态图（Stateful Graph）
LangGraph的核心是有状态图的概念。在有状态图中，每个节点代表计算过程中的一个步骤，而图则维护一个状态，该状态在计算过程中被传递和更新。这意味着，每个节点在执行时都可以访问并修改当前状态，然后将更新后的状态传递给下一个节点。这种机制使得LangGraph能够处理复杂的状态管理问题，并支持多步骤的计算流程。
2. 节点（Nodes）
节点是LangGraph的构建块。每个节点都代表一个函数或计算步骤，用于执行特定的任务。在LangGraph中，你可以定义各种类型的节点，如处理输入的节点、做出决策的节点或与外部API交互的节点。这些节点通过接收和传递状态来协同工作，共同完成复杂的计算任务。
3. 边（Edges）
边连接了图中的节点，定义了计算流程的流向。在LangGraph中，边可以是无条件的，也可以是有条件的。无条件边直接指定了下一个要执行的节点，而有条件边则允许根据当前状态动态地确定下一个节点。这种灵活性使得LangGraph能够处理更加复杂的计算逻辑和条件分支。
三、llm agent框架LangGraph的使用示例
为了更好地理解LangGraph的工作原理，让我们通过一个简单的示例来演示如何使用它。这个示例将展示如何使用LangGraph对用户输入进行分类，并根据分类结果做出相应的回应。
步骤1：定义图状态
首先，我们需要定义图的状态结构。在这个示例中，我们的状态包括用户的问题、问题的分类以及回应。我们使用Python的TypedDict来定义这个状态结构：
from typing import Dict, TypedDict, Optional
class GraphState(TypedDict):
question: Optional[str] = None
classification: Optional[str] = None
response: Optional[str] = None步骤2：创建图实例
接下来，我们使用定义的GraphState结构创建一个新的StateGraph实例：
from langgraph.graph import StateGraph
workflow = StateGraph(GraphState)步骤3：定义节点
现在，我们可以开始定义节点了。在这个示例中，我们需要三个节点：一个用于分类输入的节点，一个用于处理问候语的节点，以及一个用于处理搜索查询的节点。
def classify_input_node(state):
question = state.get('question', '').strip()
classification = classify(question) # 假设这是一个用于分类输入的函数
return {"classification": classification}
def handle_greeting_node(state):
return {"response": "Hello! How can I help you today?"}
def handle_search_node(state):
question = state.get('question', '').strip()
search_result = f"Search result for '{question}'"
return {"response": search_result}步骤4：将节点添加到图中并定义流程
接下来，我们将这些节点添加到图中，并使用边和条件边来定义计算流程。
workflow.add_node("classify_input", classify_input_node)
workflow.add_node("handle_greeting", handle_greeting_node)
workflow.add_node("handle_search", handle_search_node)
def decide_next_node(state):
return "handle_greeting" if state.get('classification') == "greeting" else "handle_search"
workflow.add_conditional_edges(
"classify_input",
decide_next_node,
{
"handle_greeting": "handle_greeting",
"handle_search": "handle_search"
}
)步骤5：设置入口点和结束点
最后，我们需要设置图的入口点，并定义结束点。
workflow.set_entry_point("classify_input")
workflow.add_edge('handle_greeting', END)
workflow.add_edge('handle_search', END)步骤6：编译并运行图
现在，我们已经完成了图的构建。接下来，我们将编译图并运行它，以处理一些输入。
app = workflow.compile()
inputs = {"question": "Hello, how are you?"}
result = app.invoke(inputs)
print(result)四、常见困惑与解决方案
在使用LangGraph的过程中，初学者可能会遇到一些常见困惑。以下是一些常见的问题及其解决方案：
1. 状态管理
理解状态如何在图中传递和更新可能是一个挑战。要解决这个问题，你需要记住每个节点都会接收当前状态，可以对其进行修改，并将更新后的状态传递给下一个节点。因此，在设计节点时，要确保它们能够正确地处理状态，并返回期望的更新结果。
2. 条件边
设置条件边需要仔细考虑条件和结果到下一个节点的映射。确保条件函数返回的键与条件边映射中的键相匹配是至关重要的。如果键不匹配，将导致流程中断或错误。
3. 死节点
图中的每个节点都应该有一条路径通向另一个节点或结束节点。如果一个节点没有传出边，它就被认为是死节点，并可能导致错误。为了避免这种情况，请确保在设计图时检查所有节点的传出边，并添加必要的边以形成完整的流程。
LangGraph是一个功能强大的工具，用于构建复杂的有状态多主体应用。通过理解其核心概念和关键组件，并通过实际示例进行实践，初学者可以充分利用LangGraph的能力来构建自己的项目。在使用LangGraph时，请注意状态管理、条件边和死节点等常见问题，并确保你的图设计是正确的和完整的。随着你对LangGraph的熟悉程度加深，你将能够构建出更加复杂和智能的应用程序，从而推动人工智能技术的发展和应用。