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如何使用LangGraph平台部署CrewAI、AutoGen和其他框架

LangGraph平台提供了部署代理的基础设施。这与LangGraph无缝集成，但也可以与其他框架一起使用。实现这一目标的方法是将代理封装在一个单一的LangGraph节点中，使其成为整个图。

这样可以让你部署到LangGraph平台上，并能够获得许多好处。你将获得水平可扩展的基础设施、用于处理突发操作的任务队列、支持短期记忆的持久层以及长期记忆支持。

在本指南中，我们将展示如何使用AutoGen代理来实现这一点，但这种方法也适用于在其他框架（如CrewAI、LlamaIndex等）中定义的代理。

设置

%pip install autogen langgraph

import getpass
import os


def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")


_set_env("OPENAI_API_KEY")

定义自动生成代理

在这里我们定义我们的AutoGen代理。来自 https://github.com/microsoft/autogen/blob/0.2/notebook/agentchat_web_info.ipynb

import autogen
import os

config_list = [{"model": "gpt-4o", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]

llm_config = {
    "timeout": 600,
    "cache_seed": 42,
    "config_list": config_list,
    "temperature": 0,
}

autogen_agent = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config=llm_config,
)

user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=10,
    is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
    code_execution_config={
        "work_dir": "web",
        "use_docker": False,
    },  # Please set use_docker=True if docker is available to run the generated code. Using docker is safer than running the generated code directly.
    llm_config=llm_config,
    system_message="Reply TERMINATE if the task has been solved at full satisfaction. Otherwise, reply CONTINUE, or the reason why the task is not solved yet.",
)

封装在LangGraph中

我们现在将AutoGen代理封装在一个单一的LangGraph节点中，并使其成为整个图。 主要涉及的是为该节点定义输入和输出模式，如果你手动部署此代理，你需要完成这些定义，因此这并不会增加额外的工作。

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState


def call_autogen_agent(state: MessagesState):
    last_message = state["messages"][-1]
    response = user_proxy.initiate_chat(autogen_agent, message=last_message.content)
    # get the final response from the agent
    content = response.chat_history[-1]["content"]
    return {"messages": {"role": "assistant", "content": content}}


graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(call_autogen_agent)
graph.set_entry_point("call_autogen_agent")
graph = graph.compile()

API Reference: StateGraph

使用LangGraph平台部署

您可以像平常一样使用LangGraph平台进行部署。更多详情请参阅这些说明。

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