构建真正能解决实际问题的 LLM Agent 并非易事。你需要考虑如何编排多步骤推理过程、追踪 Agent 的状态、设置安全护栏以及监控决策过程。幸运的是，LangGraph 正是为了解决这些痛点而生的。Google 近期开源了一个用 LangGraph 和 Gemini 构建的深度研究 Agent 的全栈实现（Apache-2.0 许可），这完美地展示了 LangGraph 的强大之处。本文将深入探讨 LangGraph，并以 Google 的实际案例为基础，带你了解如何利用它构建高效的 Agent。
LangGraph：解决 LLM Agent 的编排难题
LangGraph 是一款专门为构建复杂 LLM 应用而设计的框架，它将应用程序的逻辑组织成一个图结构。在这个图中，节点代表不同的操作或状态，而边则表示它们之间的转换。这种基于图的表示方式，让开发者能够更清晰地定义和控制 Agent 的行为流程。传统的 LLM 应用开发往往依赖于串行的调用链，缺乏灵活性和可控性。而 LangGraph 允许 Agent 在不同的状态之间跳转、并行执行多个任务，甚至根据外部反馈动态调整执行路径。
例如，在一个客户服务 Agent 中，传统的做法可能是：
- 接收用户问题。
- 查询知识库。
- 生成回答。
- 发送回答。
如果知识库中没有找到相关信息，Agent 可能会简单地回复“无法回答”，用户体验较差。而使用 LangGraph，我们可以设计一个更复杂的流程：
- 接收用户问题（初始状态）。
- 查询知识库（状态A）。
- 如果找到相关信息，生成回答并发送（状态B）。
- 如果没有找到相关信息，调用外部 API 或请求人工介入（状态C）。
- 根据 API 返回结果或人工反馈，更新知识库（状态D）。
- 重新生成回答并发送（状态B）。
这个流程中，Agent 可以根据不同的情况进入不同的状态，从而更好地解决用户问题。 LangGraph 还支持循环和条件分支，允许 Agent 根据实际情况进行迭代和决策。 例如，在进行信息检索时，Agent 可以循环搜索不同的关键词，直到找到足够多的相关信息。 如果检索到的信息质量不高，Agent 可以自动调整搜索策略，例如增加关键词的范围或使用更高级的搜索技巧。
Gemini：LLM Agent 的强大引擎
Gemini 是 Google 开发的多模态大语言模型，它不仅可以处理文本信息，还可以理解图像、音频和视频等多种类型的数据。 Gemini 的强大之处在于其卓越的理解能力、生成能力和推理能力。 它可以准确地理解用户的意图，生成高质量的文本内容，并进行复杂的逻辑推理。
在 LangGraph 的深度研究 Agent 中，Gemini 被用作核心的推理引擎。 它负责：
- 信息检索： 根据用户提出的问题，生成合适的搜索关键词，并从互联网上检索相关信息。
- 信息评估： 对检索到的信息进行评估，判断其可信度和相关性。
- 问题分解： 将复杂的问题分解成更小的、更容易解决的子问题。
- 答案生成： 根据检索到的信息和推理结果，生成最终的答案。
Gemini 的多模态能力也为 LLM Agent 的应用带来了新的可能性。例如，Agent 可以根据用户提供的图片生成描述文本，或者根据用户提出的语音指令执行相应的操作。
案例： 假设用户向 Agent 提问：“埃菲尔铁塔是什么时候建造的？”
- Gemini 首先理解用户的问题，并生成搜索关键词：“埃菲尔铁塔 建造时间”。
- Agent 使用这些关键词从互联网上检索相关信息。
- Gemini 对检索到的信息进行评估，筛选出可信度高的来源，例如维基百科和官方网站。
- Gemini 从这些信息中提取关键信息，例如：“埃菲尔铁塔于 1887 年开始建造，1889 年完工”。
- Agent 根据这些信息生成最终的答案：“埃菲尔铁塔建造于 1887 年至 1889 年”。
在这个过程中，Gemini 的强大推理能力和信息提取能力保证了答案的准确性和可靠性。
深度研究 Agent：LangGraph + Gemini 的完美结合
Google 开源的深度研究 Agent 是一个使用 LangGraph 和 Gemini 构建的实际应用案例。 这个 Agent 能够自动完成以下任务：
- 理解用户需求： 准确理解用户提出的研究问题。
- 信息检索： 从互联网上检索相关信息，包括网页、文档、新闻报道等。
- 信息评估： 对检索到的信息进行评估，判断其可信度和相关性。
- 信息整合： 将从不同来源检索到的信息进行整合，形成完整的知识体系。
- 报告生成： 根据整合后的知识体系，生成详细的研究报告。
- 迭代优化： 根据已有的信息和结果，确定是否需要进行新一轮的搜索和评估。 持续迭代，直到获得足够的信息来回答问题。
这个 Agent 的核心优势在于其强大的自动化能力和高效的信息处理能力。 它可以大大提高研究效率，并为研究人员提供更全面的信息支持。
案例： 假设用户希望了解“可再生能源的未来发展趋势”。
- Agent 首先会分析用户的问题，确定研究方向为“可再生能源”和“未来发展”。
- Agent 会使用相关的关键词，例如“可再生能源 发展趋势”、“太阳能 未来”、“风能 技术”等，从互联网上检索相关信息。
- Agent 会对检索到的信息进行评估，筛选出权威的报告、研究论文和新闻报道。
- Agent 会将这些信息进行整合，分析可再生能源在不同领域的应用前景，以及面临的挑战和机遇。
- Agent 会根据整合后的信息，生成一份详细的研究报告，包括可再生能源的市场规模、技术发展趋势、政策支持等方面的内容。
- Agent 还会自动识别信息缺口，例如，如果报告中缺乏关于储能技术的信息，Agent 会自动进行补充搜索和评估。
通过 LangGraph 的编排，这个 Agent 可以高效地完成复杂的研究任务，并为用户提供高质量的研究报告。 它不仅可以节省研究人员的时间和精力，还可以提高研究的深度和广度。
LangGraph 的核心概念
要深入理解 LangGraph，需要掌握以下几个核心概念：
- Nodes (节点): 代表 Agent 的不同状态或执行步骤。 每个节点可以是一个 LLM 调用、一个函数调用，或者任何其他类型的操作。
- Edges (边): 定义节点之间的转换关系。 边可以是有条件的，也可以是无条件的。
- State (状态): 存储 Agent 在执行过程中的数据。 状态可以被节点读取和修改。
- Graph (图): 由节点和边组成的结构。 图定义了 Agent 的整个执行流程。
节点（Nodes）：可以将节点理解为 Agent 执行过程中的一个个步骤。例如，在一个情感分析 Agent 中，可能包含以下节点：
- 接收用户输入节点：负责接收用户输入的文本。
- 情感分析节点：负责对用户输入的文本进行情感分析。
- 生成回复节点：负责根据情感分析的结果生成回复。
- 发送回复节点：负责将生成的回复发送给用户。
每个节点都可以执行特定的任务，并将其结果传递给下一个节点。
边（Edges）：定义了节点之间的流转关系。例如，在上面的情感分析 Agent 中，可以定义以下边：
- 从“接收用户输入节点”到“情感分析节点”的边：表示在接收到用户输入后，需要执行情感分析操作。
- 从“情感分析节点”到“生成回复节点”的边：表示在完成情感分析后，需要生成回复。
- 从“生成回复节点”到“发送回复节点”的边：表示在生成回复后，需要将回复发送给用户。
边可以是有条件的，也可以是无条件的。例如，可以定义一个条件边，只有当情感分析结果为“正面”时，才跳转到“生成积极回复节点”，否则跳转到“生成消极回复节点”。
状态（State）：存储 Agent 在执行过程中的数据。例如，在上面的情感分析 Agent 中，状态可以包含以下信息：
- 用户输入的文本。
- 情感分析的结果。
- 生成的回复。
节点可以读取和修改状态中的数据。例如，“情感分析节点”可以读取用户输入的文本，并将其情感分析结果存储到状态中。“生成回复节点”可以读取状态中的情感分析结果，并根据结果生成相应的回复。
图（Graph）：由节点和边组成的结构，定义了 Agent 的整个执行流程。通过使用图，可以清晰地定义 Agent 的行为逻辑，并方便地进行修改和扩展。
通过将 LLM 应用的逻辑分解成节点、边和状态，LangGraph 使得开发者能够更好地理解和控制 Agent 的行为。 这种模块化的设计也方便了代码的重用和维护。
从 Google 的实现中学习 LangGraph
Google 开源的深度研究 Agent 是学习 LangGraph 的绝佳案例。 通过研究其代码，你可以深入了解 LangGraph 的使用方法和最佳实践。
以下是一些值得关注的关键点：
- 图的结构： 了解如何将研究流程分解成不同的节点，以及如何定义节点之间的转换关系。
- 状态管理： 学习如何使用状态来存储和传递数据，以及如何保证状态的一致性。
- LLM 调用： 研究如何使用 Gemini 进行信息检索、信息评估和答案生成。
- 循环和条件分支： 了解如何使用循环和条件分支来实现复杂的逻辑。
案例分析： 在 Google 的深度研究 Agent 中，一个关键的节点是“信息评估节点”。这个节点负责评估从互联网上检索到的信息的质量。 具体来说，它会使用 Gemini 来判断信息的来源是否可靠、内容是否相关、以及是否包含错误信息。
这个节点的状态可能包含以下信息：
- 检索到的信息的 URL。
- 信息的标题。
- 信息的摘要。
- Gemini 的评估结果。
“信息评估节点”的输出结果会影响 Agent 的后续行为。 例如，如果 Gemini 认为信息的质量很高，Agent 可能会将其纳入到知识体系中。 如果 Gemini 认为信息的质量很低，Agent 可能会将其丢弃，或者尝试从其他来源检索相关信息。
通过分析 Google 的实现，你可以学习到如何使用 LangGraph 来构建智能的 Agent，并将其应用到实际场景中。
结论与展望
LangGraph 作为一款强大的 LLM 应用编排框架，正在改变着 LLM Agent 的开发方式。 借助 Gemini 这样强大的 LLM 引擎，我们可以构建出能够解决实际问题的智能 Agent。 Google 开源的深度研究 Agent 为我们提供了一个宝贵的学习资源。 通过深入研究其代码，我们可以掌握 LangGraph 的核心概念和使用方法，并将其应用到自己的项目中。
随着 LLM 技术的不断发展，LangGraph 的应用前景将更加广阔。 我们可以期待看到更多基于 LangGraph 的创新应用，例如：
- 智能客服 Agent： 能够自动处理复杂的客户咨询，并提供个性化的服务。
- 智能教育 Agent： 能够根据学生的学习情况，提供定制化的学习计划和辅导。
- 智能医疗 Agent： 能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
LangGraph 将成为构建下一代智能应用的关键技术之一。 掌握 LangGraph，将使你站在 LLM 革命的前沿。