从零开始创建 ReAct 代理(函数式 API)¶
本指南演示如何使用 LangGraph 的 函数式 API 实现一个 ReAct 代理。
ReAct 代理是一种 工具调用代理,其操作如下:
这是一个简单且多功能的设置,可以通过添加记忆、人机协作功能和其他特性进行扩展。有关示例,请参阅专门的 如何操作指南。
设置¶
首先,让我们安装所需的包并设置我们的 API 密钥:
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")
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创建 ReAct 代理¶
现在你已经安装了所需的包并设置了环境变量,我们可以创建我们的代理。
定义模型和工具¶
首先,我们定义将用于示例的工具和模型。在此示例中,我们将使用一个占位符工具,该工具可以获取某个位置的天气描述。
对于这个示例,我们将使用一个 OpenAI 聊天模型,但任何支持工具调用的模型 支持工具调用 都可以满足需求。
API Reference: ChatOpenAI | tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
@tool
def get_weather(location: str):
"""Call to get the weather from a specific location."""
# This is a placeholder for the actual implementation
if any([city in location.lower() for city in ["sf", "san francisco"]]):
return "It's sunny!"
elif "boston" in location.lower():
return "It's rainy!"
else:
return f"I am not sure what the weather is in {location}"
tools = [get_weather]
定义任务¶
接下来,我们定义将要执行的 任务。这里有两个不同的任务:
- 调用模型:我们希望使用消息列表来查询我们的聊天模型。
- 调用工具:如果模型生成了工具调用,我们希望执行这些工具调用。
API Reference: ToolMessage | entrypoint | task
from langchain_core.messages import ToolMessage
from langgraph.func import entrypoint, task
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
@task
def call_model(messages):
"""Call model with a sequence of messages."""
response = model.bind_tools(tools).invoke(messages)
return response
@task
def call_tool(tool_call):
tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
observation = tool.invoke(tool_call["args"])
return ToolMessage(content=observation, tool_call_id=tool_call["id"])
定义入口点¶
我们的 entrypoint 将负责处理这两个任务的编排。如上所述,当我们的 call_model
任务生成工具调用时,call_tool
任务将为每个调用生成响应。我们将所有消息追加到一个消息列表中。
Tip
请注意,由于任务返回类似 future 的对象,以下实现将以并行方式执行工具。
API Reference: add_messages
from langgraph.graph.message import add_messages
@entrypoint()
def agent(messages):
llm_response = call_model(messages).result()
while True:
if not llm_response.tool_calls:
break
# Execute tools
tool_result_futures = [
call_tool(tool_call) for tool_call in llm_response.tool_calls
]
tool_results = [fut.result() for fut in tool_result_futures]
# Append to message list
messages = add_messages(messages, [llm_response, *tool_results])
# Call model again
llm_response = call_model(messages).result()
return llm_response
用法¶
要使用我们的代理,我们通过消息列表来调用它。根据我们的实现,这些可以是 LangChain message 对象或 OpenAI 风格的字典:
user_message = {"role": "user", "content": "What's the weather in san francisco?"}
print(user_message)
for step in agent.stream([user_message]):
for task_name, message in step.items():
if task_name == "agent":
continue # Just print task updates
print(f"\n{task_name}:")
message.pretty_print()
{'role': 'user', 'content': "What's the weather in san francisco?"}
call_model:
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_tNnkrjnoz6MNfCHJpwfuEQ0v)
Call ID: call_tNnkrjnoz6MNfCHJpwfuEQ0v
Args:
location: san francisco
call_tool:
================================= Tool Message =================================
It's sunny!
call_model:
================================== Ai Message ==================================
The weather in San Francisco is sunny!
太棒了!图表正确地调用了 get_weather
工具,并在从工具接收信息后向用户做出了响应。查看 LangSmith 追踪 这里。
添加线程级持久化¶
添加 线程级持久化 可让我们通过我们的代理支持对话式体验:后续调用将追加到之前的消息列表中,保留完整的对话上下文。
要为我们的代理添加线程级持久化:
- 选择一个 检查点器(checkpointer):这里我们将使用 MemorySaver,这是一个简单的内存检查点器。
- 更新我们的入口点以接受前一条消息状态作为第二个参数。此处,我们只需将消息更新追加到之前的消息序列中。
- 选择从工作流返回哪些值,并通过
entrypoint.final
指定哪些值将被检查点器保存为previous
(可选)
API Reference: MemorySaver
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
checkpointer = MemorySaver()
@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def agent(messages, previous):
if previous is not None:
messages = add_messages(previous, messages)
llm_response = call_model(messages).result()
while True:
if not llm_response.tool_calls:
break
# Execute tools
tool_result_futures = [
call_tool(tool_call) for tool_call in llm_response.tool_calls
]
tool_results = [fut.result() for fut in tool_result_futures]
# Append to message list
messages = add_messages(messages, [llm_response, *tool_results])
# Call model again
llm_response = call_model(messages).result()
# Generate final response
messages = add_messages(messages, llm_response)
return entrypoint.final(value=llm_response, save=messages)
我们现在在运行应用程序时需要传入一个配置。该配置将指定会话线程的标识符。
我们以与之前相同的方式启动一个线程,这次传入配置:
user_message = {"role": "user", "content": "What's the weather in san francisco?"}
print(user_message)
for step in agent.stream([user_message], config):
for task_name, message in step.items():
if task_name == "agent":
continue # Just print task updates
print(f"\n{task_name}:")
message.pretty_print()
{'role': 'user', 'content': "What's the weather in san francisco?"}
call_model:
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_lubbUSdDofmOhFunPEZLBz3g)
Call ID: call_lubbUSdDofmOhFunPEZLBz3g
Args:
location: San Francisco
call_tool:
================================= Tool Message =================================
It's sunny!
call_model:
================================== Ai Message ==================================
The weather in San Francisco is sunny!
当我们在进行后续对话时,模型会利用之前的上下文推断我们是在询问天气:
user_message = {"role": "user", "content": "How does it compare to Boston, MA?"}
print(user_message)
for step in agent.stream([user_message], config):
for task_name, message in step.items():
if task_name == "agent":
continue # Just print task updates
print(f"\n{task_name}:")
message.pretty_print()
{'role': 'user', 'content': 'How does it compare to Boston, MA?'}
call_model:
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_8sTKYAhSIHOdjLD5d6gaswuV)
Call ID: call_8sTKYAhSIHOdjLD5d6gaswuV
Args:
location: Boston, MA
call_tool:
================================= Tool Message =================================
It's rainy!
call_model:
================================== Ai Message ==================================
Compared to San Francisco, which is sunny, Boston, MA is experiencing rainy weather.
在LangSmith trace中,我们可以看到每次模型调用都保留了完整的对话上下文。