在LangGraph中有三个重要元素

• StateGraph
• Node
• Edge

StateGraph

首先stategraph是用来描述整个图的，图中的状态会随着多个agent的工作不断的更新，节点node就是用来更新状态的
如何来定义一张图中的状态
每个应用的状态可能不同，所以我们需要根据具体应用场景来决定状态

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List, Annotated
import operatorclass State(TypedDict):#该示例中状态定义了两个字段，输入input，allactioninput: strall_actions: Annotated[List[str], operator.add]graph = StateGraph(State)

Node

当我们创建好stategraph后，就可以向其中添加node（graph.add_node(name,value)）

graph.add_node("model", model)
graph.add_node("tools",tool_executor)

同时node中还有个特殊的节点END，表示状态终止

Edge

先定义从哪个节点开始

graph.set_entry_point("节点名字")

分为normal edge 和conditional edge
normal edge定义了两个节点之间必然的先后关系
conditional edge通过条件来决定下一步的节点是哪里，需要三个东西：上游节点（upstream node）、判定函数、映射关系。
分别表示来自哪里、如何判断去哪、条件结果返回

graph.add_conditional_edge("model", #model是上游节点的名字should_continue,  #这是{"end":END,"continue":"tools"}
)

上述代码中，上游节点是model，判定条件是should_continue，如果should_continue返回end，那就是END节点，如果返回continue那就去tools节点

示例

我们来用一个具体的示例来展示langgraph
首先先定义stategraph

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List, Annotated,Union
import operator
from langchain_core.agents import AgentAction,AgentFinish
from langchain_core.messages import BaseMessage
####################################初始化一个stategraph
class AgentState(TypedDict):#定义一些初始化的功能#用户输入字符串input:str#对话中之前的消息列表chat_history:list[BaseMessage]#agent执行过后的结果，是要继续执行action还是完成finish，还是没有任何的状态Noneagent_outcom: Union[AgentAction,AgentFinish,None]#动作列表和相应的观察结果#operator.add表明对这个状态的操作是添加到现有值上而不是覆盖掉

再定义两个工具

##################外部的工具，应包含工具描述，工具输入内容的JSON模式，调用的函数
from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, Tool, tool
import random@tool("lower_case", return_direct=True)
def to_lower_case(input:str) -> str:"""返回全部小写的输入"""return input.lower()@tool("random_number",return_direct=True)
def random_number_maker(input:str) -> str:"""返回0-100之间的随机数"""return random.randint(0,100)tools = [to_lower_case,random_number_maker]to_lower_case.run('ROONIE')

最后就会输出roonie

现在我们来写一个完整的demo

from langgraph.graph import END, StateGraph
from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List, Annotated,Union
import operator
from langchain_core.agents import AgentAction,AgentFinish
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.agents import AgentFinish
from langgraph.prebuilt.tool_executor import ToolExecutor
from langchain.tools.render import format_tool_to_openai_function####################################初始化一个stategraph##############################
class AgentState(TypedDict):#定义一些初始化的功能#用户输入字符串input:str#对话中之前的消息列表chat_history:list[BaseMessage]#agent执行过后的结果，是要继续执行action还是完成finish，还是没有任何的状态Noneagent_outcome: Union[AgentAction,AgentFinish,None]#动作列表和相应的观察结果#operator.add表明对这个状态的操作是添加到现有值上而不是覆盖掉intermediate_steps: Annotated[list[tuple[AgentAction, str]], operator.add]
#############定义一些自定义的tool##############################
@tool("lower_case", return_direct=True)
def to_lower_case(input:str) -> str:"""返回全部小写的输入"""return input.lower()@tool("random_number",return_direct=True)
def random_number_maker(input:str) -> str:"""返回0-100之间的随机数"""return random.randint(0,100)tools = [to_lower_case,random_number_maker]tool_executor = ToolExecutor(tools)####################################定义另一个stategraph################################
from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
import operator
from langchain_core.messages import BaseMessage
#不需要中间步骤，全部都在message里面
class AgentState_chatmodel(TypedDict):message: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]###################################初始化节点#############################################定义agent
def run_agent(data):#调用agent可执行对象，并传入数据agent_outcome = agent_runnable.invoke(data)#返回代理的结果return {"agent_outcome":agent_outcome}#定义执行工具的函数
def execute_tools(data):#获取最近的代理结果 - 这是在上面的agent中添加的关键字agent_action = data['agent_outcome']#执行工具output = tool_executor.invoke(agent_action)#打印代理操作print(f"The agent action is {agent_action}")#打印工具结果print(f"The tool result is {output}")#返回输出return {"intermediate_steps": [(agent_action, str(output))]}#定义用于确定哪条conditional edge该走的逻辑
def should_continue(data):#如果代理结果是AgentFinish，那么返回“end”字符串#在设置图的流程时将使用这个if isinstance(data['agent_outcome'], AgentFinish):return "end"#否则，返回一个AgentAction#这里我们返回‘continue’字符串#在设置图的流程时也将使用这个else:return "continue"#######################################################定义一个新的图（工作流）##################################################workflow = StateGraph(AgentState)  #agentstate是上面初始化过的一个stategraph#定义两个节点，我们将在他们之间循环
workflow.add_node("agent", run_agent)
workflow.add_node("action", execute_tools) #agent输出不满足我们的要求，那就继续调用它的action#设置初始节点entrypoint
#将入口节点设为agent，表示这个节点是第一个被调用的
workflow.set_entry_point("agent")#添加一个conditional egde
workflow.add_conditional_edges(#首先定义边的起始节点，我们用‘agent’，表示在调用agent节点之后将采取这些边"agent",#接下来我们加载将决定下一个调用哪个节点的函数should_continue,#最后我们传入一个映射，key是字符串，value是其他节点#将会发生的是，我们调用“should_continue”，然后其输出将与此映射中的key匹配，根据匹配情况调用相应的节点{"continue": "action", #如果是“continue”，则调用工具节点"end": END #END是一个特殊节点，表示图的结束}
)#agent到action是需要conditional egde，但action到agent是不用的，因为action之后肯定要回到agent节点，所以加一个normal edge就行
workflow.add_edge('action', 'agent')#最后进行编译compile，将其编译成一个LangChain可运行对象
app = workflow.compile()

我们来总结一下一个简单的LangGraph怎么写

1. 定义一个stateGraph的类，以及它的一些初始化的功能，比如用户输入、中间步骤、对话历史、agent执行后的结果等
2. 自定义一些tool，不定义的话相当于直接让调用的LLM来完成。把tool放入executor里
3. 初始化节点：包含定义agent、定义工具函数、定义条件边的逻辑（比如agent返回结果是continue就继续，返回finish就end
4. 开始实例化一个workflow：定义agent和action节点、设置初始节点、添加agent起始的conditional edge，添加action到agent的normal edge
5. compile