如何结合控制流和状态更新使用Command

先决条件

本指南假设您熟悉以下内容：

• 状态
• 节点
• 边
• 命令

将控制流（边）和状态更新（节点）结合起来是有用的。例如，您可能希望在同一个节点中既执行状态更新又决定下一个节点。LangGraph提供了一种通过从节点函数返回一个Command对象来实现这一目标的方法：

def my_node(state: State) -> Command[Literal["my_other_node"]]:
    return Command(
        # 状态更新
        update={"foo": "bar"},
        # 控制流
        goto="my_other_node"
    )

如果您正在使用子图，您可能希望从一个子图中的节点导航到另一个子图（即父图中的不同节点）。为此，您可以在Command中指定graph=Command.PARENT：

def my_node(state: State) -> Command[Literal["my_other_node"]]:
    return Command(
        update={"foo": "bar"},
        goto="other_subgraph",  # 其中`other_subgraph`是父图中的一个节点
        graph=Command.PARENT
    )

使用Command.PARENT进行状态更新

当您从子图节点向父图节点发送更新时，对于父图和子图都共享的状态模式中的键，您**必须**在父图状态中为更新的键定义一个归约器。请参阅下面的示例。

本指南展示了如何使用Command在您的LangGraph应用程序中添加动态控制流。

环境搭建

首先，让我们安装所需的包

%%capture --no-stderr
%pip install -U langgraph

为LangGraph开发设置LangSmith

注册LangSmith，可以快速发现并解决您的LangGraph项目中的问题，提高项目性能。LangSmith允许您使用跟踪数据来调试、测试和监控使用LangGraph构建的LLM应用程序——有关如何开始的更多信息，请参阅此处。

让我们创建一个简单的图，包含3个节点：A、B和C。我们将首先执行节点A，然后根据节点A的输出结果决定接下来是执行节点B还是节点C。

基本用法

import random
from typing_extensions import TypedDict, Literal

from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.types import Command


# Define graph state
class State(TypedDict):
    foo: str


# Define the nodes


def node_a(state: State) -> Command[Literal["node_b", "node_c"]]:
    print("Called A")
    value = random.choice(["a", "b"])
    # this is a replacement for a conditional edge function
    if value == "a":
        goto = "node_b"
    else:
        goto = "node_c"

    # note how Command allows you to BOTH update the graph state AND route to the next node
    return Command(
        # this is the state update
        update={"foo": value},
        # this is a replacement for an edge
        goto=goto,
    )


def node_b(state: State):
    print("Called B")
    return {"foo": state["foo"] + "b"}


def node_c(state: State):
    print("Called C")
    return {"foo": state["foo"] + "c"}

API Reference: StateGraph | START | Command

我们现在可以使用上述节点创建StateGraph。请注意，该图没有用于路由的条件边！这是因为控制流是在node_a内的Command中定义的。

builder = StateGraph(State)
builder.add_edge(START, "node_a")
builder.add_node(node_a)
builder.add_node(node_b)
builder.add_node(node_c)
# NOTE: there are no edges between nodes A, B and C!

graph = builder.compile()

Important

您可能已经注意到，我们使用了Command作为返回类型注解，例如Command[Literal["node_b", "node_c"]]。这是图形渲染所必需的，它告诉LangGraph，node_a可以导航到node_b和node_c。

from IPython.display import display, Image

display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

如果我们多次运行该图，会看到它根据节点A中的随机选择采取不同的路径（A -> B 或 A -> C）。

graph.invoke({"foo": ""})

Called A
Called C

{'foo': 'bc'}

在父图中导航到节点

现在让我们演示如何可以从子图内部导航到父图中的不同节点。我们将通过将上面示例中的node_a改为一个单节点图来实现这一点，然后将其作为子图添加到我们的父图中。

使用Command.PARENT更新状态

当你从子图节点向父图节点发送更新，对于父图和子图共享的key状态模式，你**必须**在父图状态中为你要更新的key定义一个reducer。

import operator
from typing_extensions import Annotated


class State(TypedDict):
    # NOTE: we define a reducer here
    foo: Annotated[str, operator.add]


def node_a(state: State):
    print("Called A")
    value = random.choice(["a", "b"])
    # this is a replacement for a conditional edge function
    if value == "a":
        goto = "node_b"
    else:
        goto = "node_c"

    # note how Command allows you to BOTH update the graph state AND route to the next node
    return Command(
        update={"foo": value},
        goto=goto,
        # this tells LangGraph to navigate to node_b or node_c in the parent graph
        # NOTE: this will navigate to the closest parent graph relative to the subgraph
        graph=Command.PARENT,
    )


subgraph = StateGraph(State).add_node(node_a).add_edge(START, "node_a").compile()


def node_b(state: State):
    print("Called B")
    # NOTE: since we've defined a reducer, we don't need to manually append
    # new characters to existing 'foo' value. instead, reducer will append these
    # automatically (via operator.add)
    return {"foo": "b"}


def node_c(state: State):
    print("Called C")
    return {"foo": "c"}

builder = StateGraph(State)
builder.add_edge(START, "subgraph")
builder.add_node("subgraph", subgraph)
builder.add_node(node_b)
builder.add_node(node_c)

graph = builder.compile()

graph.invoke({"foo": ""})

Called A
Called C

{'foo': 'bc'}

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