LangGraph：循环机制与状态图革新AI代理

标题：LangGraph：循环机制与状态图革新AI代理

文章信息摘要：
LangGraph通过引入循环机制和状态图设计，显著提升了AI代理的灵活性和动态性。用户可以通过定义节点和边来构建状态图，使代理能够根据决策动态调用工具或结束流程。LangGraph支持两种代理运行时：代理执行器和聊天代理执行器，后者特别适合基于聊天的模型，并支持流式处理，实时监控代理的决策过程。此外，LangGraph还引入了“人类在环”组件，允许在工具执行前进行人工验证，增强了系统的可控性和安全性。通过强制调用特定工具作为代理的第一步操作，LangGraph确保了关键工具的优先执行，提升了系统的可靠性和效率。这些功能使得LangGraph在处理复杂任务时表现出色，为构建更智能的代理系统提供了强大支持。

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详细分析：
核心观点：LangGraph通过引入循环机制和状态图设计，增强了代理运行时的灵活性和动态性，用户可以通过定义节点和边来构建状态图，该图能够根据代理的决策动态调用工具或结束流程。
详细分析：
LangGraph 的核心创新在于其引入了循环机制和状态图设计，这使得代理（Agent）的运行时更加灵活和动态。传统的代理框架通常是线性的，缺乏循环能力，而 LangGraph 通过状态图的设计，允许代理在运行时根据条件动态调整流程，从而实现更复杂的任务处理。

1. 循环机制的引入

在传统的代理框架中，代理的执行流程通常是线性的：接收输入、执行动作、返回结果。这种设计在处理简单任务时是有效的，但在面对需要多次迭代或条件判断的复杂任务时，就显得力不从心。LangGraph 通过引入循环机制，允许代理在执行过程中根据条件反复调用工具或调整策略，直到任务完成。

例如，在 LangGraph 中，代理可以根据当前状态决定是否继续执行工具调用，或者结束流程。这种循环机制使得代理能够处理更复杂的任务，如多轮对话、迭代搜索等。

2. 状态图设计

LangGraph 的状态图设计是其灵活性的关键。状态图由节点和边组成，节点代表代理的某个操作（如调用模型或执行工具），边则代表操作之间的流转关系。用户可以通过定义节点和边来构建一个动态的流程，代理会根据状态图的设计逐步执行任务。

• 节点：每个节点代表一个具体的操作。例如，run_agent 节点负责调用语言模型，execute_tools 节点负责执行工具。
• 边：边定义了节点之间的流转关系。LangGraph 支持两种类型的边：条件边和普通边。条件边允许根据代理的决策选择不同的路径，而普通边则代表固定的执行顺序。

3. 动态调用工具与流程控制

通过状态图的设计，LangGraph 能够根据代理的决策动态调用工具或结束流程。例如，代理可以根据当前状态决定是否继续执行工具调用，或者结束任务。这种动态性使得代理能够更好地适应复杂的任务需求。

在 LangGraph 中，用户可以通过定义条件函数（如 should_continue）来控制流程的走向。如果代理决定继续执行工具调用，流程会进入工具执行节点；如果代理决定结束任务，流程会直接结束。

4. 灵活性与动态性的体现

LangGraph 的灵活性和动态性体现在以下几个方面：

• 自定义节点：用户可以根据需求定义不同的节点，如调用模型、执行工具、处理输入等。
• 条件边：通过条件边，用户可以根据代理的决策动态调整流程，实现复杂的任务处理。
• 状态管理：LangGraph 通过状态图管理代理的状态，确保每个节点都能根据当前状态做出正确的决策。

5. 实际应用场景

LangGraph 的设计使得它在多种应用场景中表现出色，例如：

• 多轮对话：通过循环机制，代理可以在多轮对话中不断调整策略，直到用户满意。
• 迭代搜索：代理可以根据搜索结果不断调整查询策略，直到找到最相关的结果。
• 复杂任务处理：通过状态图的设计，代理可以处理需要多次迭代和条件判断的复杂任务。

总结

LangGraph 通过引入循环机制和状态图设计，极大地增强了代理运行时的灵活性和动态性。用户可以通过定义节点和边来构建状态图，代理能够根据状态图的设计动态调用工具或结束流程。这种设计使得 LangGraph 在处理复杂任务时表现出色，为构建更智能的代理系统提供了强大的工具。

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核心观点：LangGraph提供了两种主要的代理运行时：代理执行器和聊天代理执行器，后者特别适合基于聊天的模型，并能够通过流式处理实时观察代理的决策过程，包括工具的执行和每一步的状态。
详细分析：
LangGraph 提供了两种主要的代理运行时：代理执行器和聊天代理执行器。这两种运行时都基于 LangChain 的框架，但在功能和适用场景上有所不同，尤其是聊天代理执行器，它特别适合处理基于聊天的模型。

1. 代理执行器 (Agent Executor)

代理执行器是 LangGraph 中的基础运行时，它的功能与 LangChain 中的代理执行器类似，但经过了重新构建，以更好地适应 LangGraph 的图结构。它的主要任务是管理代理的决策过程，包括选择工具、执行工具、记录观察结果，并持续循环直到任务完成。代理执行器的核心特点是它的非循环性，即任务完成后，代理会停止运行。

2. 聊天代理执行器 (Chat Agent Executor)

聊天代理执行器是 LangGraph 中的另一种运行时，专门为基于聊天的模型设计。它的独特之处在于，它通过消息列表来管理代理的状态。每次代理的决策和工具的执行都会更新这个消息列表，从而保持对话的连贯性。这种设计非常适合那些依赖消息进行函数调用和响应的聊天模型。

聊天代理执行器的核心特点：

• 消息驱动：聊天代理执行器的状态是一个消息列表，每次代理的决策和工具的执行都会向列表中添加新的消息。这种方式使得代理能够根据上下文做出更准确的决策。
• 流式处理：聊天代理执行器支持流式处理，这意味着你可以实时观察代理的决策过程、工具的执行结果以及每一步的状态变化。这对于调试和优化代理行为非常有帮助。
• 动态工具调用：聊天代理执行器能够根据模型的决定动态调用工具。例如，当模型决定需要搜索信息时，它会调用搜索工具，并将结果作为消息添加到列表中。

聊天代理执行器的工作流程：

1. 初始化：首先，设置工具和模型，并定义代理的状态。状态通常包括一个消息列表，用于存储对话的历史记录。
2. 模型调用：代理调用语言模型，获取模型的响应。如果模型决定调用工具，它会返回一个函数调用的请求。
3. 工具执行：根据模型的请求，代理执行相应的工具，并将工具的执行结果作为消息添加到状态中。
4. 循环决策：代理会根据工具的执行结果决定是否继续调用模型或结束任务。这个过程会持续进行，直到代理决定任务完成。

流式处理的优势：

通过流式处理，你可以实时观察代理的每一步操作。例如，当代理调用搜索工具时，你可以立即看到搜索的结果，并观察代理如何根据这些结果做出下一步决策。这种实时反馈机制使得调试和优化代理变得更加容易。

总结：

聊天代理执行器是 LangGraph 中一个非常强大的工具，特别适合处理基于聊天的任务。它的消息驱动和流式处理能力使得代理能够更灵活地应对复杂的对话场景，并且能够实时观察和调整代理的行为。如果你正在构建一个聊天机器人或类似的对话系统，聊天代理执行器将是一个非常有用的工具。

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核心观点：通过LangGraph，用户可以更轻松地自定义和管理代理运行时，简化了AI应用的开发流程，同时其流式处理能力使得开发者可以实时监控代理的执行过程，并通过LangSmith工具进行详细的分析。
详细分析：
LangGraph 是一个基于 LangChain 的库，旨在简化和增强 AI 代理的创建和管理过程。它通过引入更灵活的动态自定义功能，使得开发者能够更轻松地构建和管理代理运行时。以下是一些关键点，展示了 LangGraph 如何简化 AI 应用的开发流程，并提供了强大的流式处理能力：

1. 自定义代理运行时

LangGraph 允许开发者更灵活地自定义代理运行时。传统的代理运行时（如 LangChain 的 Agent EX 类）相对固定，而 LangGraph 提供了更多的多样性和适应性。通过 LangGraph，开发者可以轻松地定义代理的状态、节点和边，从而构建复杂的代理工作流。

例如，开发者可以定义代理的状态，跟踪输入、聊天历史、代理输出和中间步骤。这种灵活性使得开发者能够根据具体需求调整代理的行为。

class AgentState(TypedDict):
    input: str
    chat_history: list[BaseMessage]
    agent_outcome: Union[AgentAction, AgentFinish, None]
    intermediate_steps: Annotated[list[tuple[AgentAction, str]], operator.add]

2. 流式处理能力

LangGraph 提供了流式处理能力，使得开发者可以实时监控代理的执行过程。通过流式处理，开发者可以观察到代理的决策、工具的执行以及每一步的状态变化。这种实时监控能力对于调试和优化代理行为非常有帮助。

例如，开发者可以通过流式处理来观察代理在处理输入时的每一步操作：

inputs = {"input": "what is the weather in sf", "chat_history": []}
for s in app.stream(inputs):
    print(list(s.values())[0])
    print("----")

3. LangSmith 工具

LangGraph 与 LangSmith 集成，提供了详细的执行过程分析。LangSmith 是一个用于日志记录和可观察性的工具，开发者可以通过它查看每个步骤的详细执行情况，包括调用的提示和响应。这对于理解代理的行为和优化其性能非常有帮助。

例如，开发者可以在 LangSmith 中查看代理的每一步操作，包括调用的工具和返回的结果：

{'agent_outcome': AgentActionMessageLog(tool='tavily_search_results_json', tool_input={'query': 'weather in San Francisco'}, log="
Invoking: `tavily_search_results_json` with `{'query': 'weather in San Francisco'}`


", message_log=[AIMessage(content='', additional_kwargs={'function_call': {'arguments': '{"query":"weather in San Francisco"}', 'name': 'tavily_search_results_json'}})])}

4. 简化开发流程

LangGraph 通过提供预构建的节点和边，简化了代理的构建过程。开发者只需定义代理的状态、节点和边，然后编译成可执行的图。这种模块化的设计使得开发者能够快速构建和测试复杂的代理工作流。

例如，开发者可以轻松地构建一个包含代理节点和工具节点的图，并设置条件边和普通边：

workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("agent", run_agent)
workflow.add_node("action", execute_tools)
workflow.set_entry_point("agent")
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue, {"continue": "action", "end": END})
workflow.add_edge('action', 'agent')
app = workflow.compile()

5. 人类在环（Human-in-the-Loop）

LangGraph 还支持人类在环的机制，允许开发者在代理执行工具操作之前进行人工验证。这种机制可以确保代理的行为符合预期，并在必要时进行干预。

例如，开发者可以在调用工具之前提示用户进行确认：

response = input(prompt=f"[y/n] continue with: {action}?")
if response == "n":
    raise ValueError

通过这些功能，LangGraph 不仅简化了 AI 应用的开发流程，还提供了强大的工具来监控和优化代理的行为。开发者可以更灵活地自定义代理运行时，并通过流式处理和 LangSmith 工具进行详细的分析和调试。

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核心观点：LangGraph引入了’人类在环’组件，允许人类在工具执行前进行验证，从而增强系统的可控性和安全性，同时通过过滤消息历史，控制代理与消息历史的交互方式，优化代理的决策过程。
详细分析：
LangGraph 引入的“人类在环”（Human-in-the-Loop）组件和消息历史过滤机制，为 AI 代理系统提供了更高的可控性和灵活性。这些功能不仅增强了系统的安全性，还优化了代理的决策过程。以下是对这两点的详细展开：

1. 人类在环组件：增强可控性与安全性

• 核心思想：在工具执行前，系统会暂停并请求人类用户的验证。用户可以选择是否继续执行该工具操作。如果用户选择“否”，系统将停止执行并抛出错误；如果选择“是”，则继续执行工具操作。
• 实现方式：在 call_tool 函数中，添加了一个用户输入提示步骤。系统会询问用户是否继续执行某个工具操作，并根据用户的输入决定是否继续。
• 应用场景：这种机制特别适用于需要高安全性和可控性的场景，例如金融交易、医疗诊断等。通过引入人类验证，可以避免 AI 代理执行潜在的危险或错误的操作。
• 代码示例：

  def call_tool(state):
      messages = state['messages']
      last_message = messages[-1]
      action = ToolInvocation(
          tool=last_message.additional_kwargs["function_call"]["name"],
          tool_input=json.loads(last_message.additional_kwargs["function_call"]["arguments"]),
      )
      response = input(prompt=f"[y/n] continue with: {action}?")
      if response == "n":
          raise ValueError
      response = tool_executor.invoke(action)
      function_message = FunctionMessage(content=str(response), name=action.tool)
      return {"messages": [function_message]}
  

2. 过滤消息历史：优化代理决策

• 核心思想：通过控制代理与消息历史的交互方式，优化其决策过程。例如，可以选择只考虑最近的几条消息，或者对历史消息进行总结，从而减少不必要的信息干扰。
• 实现方式：在 call_model 函数中，可以通过修改 messages 的过滤逻辑，选择性地传递消息给模型。例如，只传递最近的 5 条消息，或者结合系统消息和最近的几条消息。
• 应用场景：这种机制适用于需要处理大量历史消息的场景，例如长时间的对话或复杂的任务。通过过滤消息历史，可以减少模型的负担，提高决策的效率和准确性。
• 代码示例：

  def call_model(state):
      messages = state['messages'][-5:]  # 只传递最近的 5 条消息
      response = model.invoke(messages)
      return {"messages": [response]}
  

3. 结合使用：增强系统整体性能

• 人类在环 和 消息历史过滤 可以结合使用，进一步提升系统的整体性能。例如，在复杂的任务中，系统可以先过滤掉不相关的历史消息，然后在执行关键操作前请求人类验证，确保每一步都安全可靠。
• 灵活性：这些机制可以根据具体需求进行定制。例如，可以根据任务的复杂度动态调整消息过滤的范围，或者根据用户偏好设置不同的验证策略。

4. 总结

• 人类在环 提供了一种有效的方式，让人类用户参与到 AI 代理的决策过程中，增强了系统的可控性和安全性。
• 消息历史过滤 则通过优化代理与历史消息的交互方式，提高了决策的效率和准确性。
• 这些功能的引入，使得 LangGraph 在处理复杂任务时更加灵活和可靠，为构建更智能、更安全的 AI 应用提供了强大的支持。

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核心观点：LangGraph支持强制调用特定工具作为代理的第一步操作，确保关键工具在流程中的优先执行，从而提升系统的可靠性和效率。
详细分析：
LangGraph 支持强制调用特定工具作为代理的第一步操作，这一功能在构建高效、可靠的 AI 代理系统中尤为重要。通过这种方式，开发者可以确保关键工具在流程中优先执行，从而提升系统的整体性能和响应速度。

为什么强制调用工具很重要？

在许多 AI 代理的应用场景中，某些工具的执行是至关重要的。例如，在一个聊天代理中，搜索工具可能是获取实时信息的核心。如果代理在对话开始时就能优先调用搜索工具，而不是先进行复杂的推理或对话，那么系统的响应速度和准确性将大大提升。

如何实现强制调用工具？

在 LangGraph 中，开发者可以通过添加一个专门的节点来实现这一功能。这个节点会在代理的初始阶段强制调用指定的工具，而不是等待语言模型的决策。具体实现步骤如下：

1. 定义强制调用节点：创建一个新的节点，该节点会生成一个消息，指示代理调用特定的工具。例如，可以强制调用搜索工具，并将用户输入作为查询参数。

2. 修改图结构：将这个新节点设置为图的入口点，确保它首先被执行。然后，将工具执行节点连接到该节点，确保工具调用完成后，代理可以继续执行后续操作。

3. 编译和执行图：编译图后，代理将按照新的流程执行，确保关键工具在流程的初始阶段被调用。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何在 LangGraph 中强制调用搜索工具作为代理的第一步操作：

# 定义强制调用节点
def first_model(state):
    human_input = state['messages'][-1].content
    return {
        "messages": [
            AIMessage(
                content="", 
                additional_kwargs={
                    "function_call": {
                        "name": "tavily_search_results_json", 
                        "arguments": json.dumps({"query": human_input})
                        }
                    }
                )
            ]
    }

# 修改图结构
workflow = StateGraph(AgentState)

# 添加新节点
workflow.add_node("first_agent", first_model)
workflow.add_node("agent", call_model)
workflow.add_node("action", call_tool)

# 设置入口点
workflow.set_entry_point("first_agent")

# 添加条件边
workflow.add_conditional_edges(
    "agent",
    should_continue,
    {
        "continue": "action",
        "end": END
    }
)

# 添加普通边
workflow.add_edge('action', 'agent')
workflow.add_edge('first_agent', 'action')

# 编译图
app = workflow.compile()

优势

• 提升效率：通过优先调用关键工具，代理可以更快地获取所需信息，减少不必要的推理步骤。
• 增强可靠性：确保关键工具在流程的初始阶段被执行，避免因后续步骤的复杂性而导致工具调用失败。
• 灵活性：开发者可以根据具体需求，灵活选择需要强制调用的工具，并根据场景调整流程。

总结

LangGraph 的强制调用工具功能为开发者提供了一种强大的工具，确保关键操作在代理流程中的优先执行。通过合理利用这一功能，开发者可以构建出更加高效、可靠的 AI 代理系统，满足各种复杂应用场景的需求。

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