工作流和代理

本指南回顾了代理系统中的常见模式。在描述这些系统时，区分“工作流”和“代理”是有用的。一种解释这种差异的方法由Anthropic在这里解释得很好：

工作流是通过预定义的代码路径协调大型语言模型（LLMs）和工具的系统。 相比之下，代理系统是LLMs动态地指导自己的过程和工具使用的系统，保持对完成任务方式的控制。

这里是一种简单的方式来可视化这些差异：

在构建代理和工作流时，LangGraph提供了许多好处，包括持久性、流处理、以及调试和支持部署的功能。

设置

你可以使用支持结构化输出和工具调用的任何聊天模型。下面，我们将展示安装包、设置API密钥以及测试Anthropic的结构化输出/工具调用的过程。

安装依赖项

pip install langchain_core langchain-anthropic langgraph 

初始化一个LLM

import os
import getpass

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

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


_set_env("ANTHROPIC_API_KEY")

llm = ChatAnthropic(model="claude-3-5-sonnet-latest")

API Reference: ChatAnthropic

构建模块：增强型LLM

LLM具有增强功能，这些功能支持构建工作流和代理。这些功能包括结构化输出和工具调用，如以下来自Anthropic 博客的图片所示：

# 结构化输出的模式
from pydantic import BaseModel, Field

class SearchQuery(BaseModel):
    search_query: str = Field(None, description="优化的网络搜索查询。")
    justification: str = Field(
        None, description="为什么这个查询与用户的请求相关。"
    )


# 使用结构化输出模式增强LLM
structured_llm = llm.with_structured_output(SearchQuery)

# 调用增强型LLM
output = structured_llm.invoke("钙CT评分与高胆固醇有何关联？")

# 定义一个工具
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    return a * b

# 使用工具增强LLM
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])

# 使用触发工具调用的输入调用LLM
msg = llm_with_tools.invoke("2乘以3是多少？")

# 获取工具调用
msg.tool_calls

提示链接

在提示链接中，每个LLM调用都会处理前一个调用的输出。

正如Anthropic博客中所述：

提示链接将任务分解为一系列步骤，其中每个LLM调用都会处理前一个调用的输出。您可以在任何中间步骤中添加程序检查（请参见下图中的“门”）以确保过程仍在正确的轨道上。

何时使用此工作流程：此工作流程适用于可以轻松且清晰地分解为固定子任务的情况。主要目标是通过使每个LLM调用成为更简单的任务来权衡延迟以换取更高的准确性。

图API功能API（测试版）

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from IPython.display import Image, display


# 图状态
class State(TypedDict):
    topic: str
    joke: str
    improved_joke: str
    final_joke: str


# 节点
def generate_joke(state: State):
    """第一个LLM调用，生成初始笑话"""

    msg = llm.invoke(f"写一个关于{state['topic']}的简短笑话")
    return {"joke": msg.content}


def check_punchline(state: State):
    """门函数，检查笑话是否有结尾”

    # 简单检查 - 笑话是否包含“？”或“！”
    if "?" in state["joke"] or "!" in state["joke"]:
        return "Fail"
    return "Pass"


def improve_joke(state: State):
    """第二个LLM调用，改进笑话”

    msg = llm.invoke(f"通过添加文字游戏使这个笑话更有趣：{state['joke']}")
    return {"improved_joke": msg.content}


def polish_joke(state: State):
    """第三个LLM调用，最终润色”

    msg = llm.invoke(f"在这个笑话中添加一个令人惊讶的转折：{state['improved_joke']}")
    return {"final_joke": msg.content}


# 构建工作流程
workflow = StateGraph(State)

# 添加节点
workflow.add_node("generate_joke", generate_joke)
workflow.add_node("improve_joke", improve_joke)
workflow.add_node("polish_joke", polish_joke)

# 添加边以连接节点
workflow.add_edge(START, "generate_joke")
workflow.add_conditional_edges(
    "generate_joke", check_punchline, {"Fail": "improve_joke", "Pass": END}
)
workflow.add_edge("improve_joke", "polish_joke")
workflow.add_edge("polish_joke", END)

# 编译
chain = workflow.compile()

# 显示工作流程
display(Image(chain.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
state = chain.invoke({"topic": "cats"})
print("初始笑话：")
print(state["joke"])
print("\n--- --- ---\n")
if "improved_joke" in state:
    print("改进后的笑话：")
    print(state["improved_joke"])
    print("\n--- --- ---\n")

    print("最终笑话：")
    print(state["final_joke"])
else:
    print("笑话未通过质量门 - 未检测到结尾！")

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from langgraph.func import entrypoint, task


# 任务
@task
def generate_joke(topic: str):
    """第一个LLM调用，生成初始笑话"""
    msg = llm.invoke(f"写一个关于{topic}的简短笑话")
    return msg.content


def check_punchline(joke: str):
    """门函数，检查笑话是否有结尾”
    # 简单检查 - 笑话是否包含“？”或“！”
    if "?" in joke or "!" in joke:
        return "Fail"

    return "Pass"


@task
def improve_joke(joke: str):
    """第二个LLM调用，改进笑话”
    msg = llm.invoke(f"通过添加文字游戏使这个笑话更有趣：{joke}")
    return msg.content


@task
def polish_joke(joke: str):
    """第三个LLM调用，最终润色”
    msg = llm.invoke(f"在这个笑话中添加一个令人惊讶的转折：{joke}")
    return msg.content


@entrypoint()
def parallel_workflow(topic: str):
    original_joke = generate_joke(topic).result()
    if check_punchline(original_joke) == "Pass":
        return original_joke

    improved_joke = improve_joke(original_joke).result()
    return polish_joke(improved_joke).result()

# 调用
for step in parallel_workflow.stream("cats", stream_mode="updates"):
    print(step)
    print("\n")

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并行化

通过并行化，大型语言模型可以同时处理任务：

大型语言模型有时可以同时处理任务，并将输出程序化地聚合。这种工作流称为并行化，主要体现在两种关键变体中：分段：将任务分解为独立的子任务并同时运行。投票：多次运行同一任务以获取多样化的输出。

何时使用此工作流：当分解的子任务可以并行化以提高速度，或者需要多个视角或尝试来获得更高的置信度结果时，使用并行化是有效的。对于具有多个考虑因素的复杂任务，大型语言模型通常在每个考虑因素由单独的大型语言模型调用处理时表现更好，这样可以专注于每个特定方面。

图API函数式API（测试版）

# 图状态
class State(TypedDict):
    topic: str
    joke: str
    story: str
    poem: str
    combined_output: str


# 节点
def call_llm_1(state: State):
    """第一次大型语言模型调用以生成初始笑话"""

    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {state['topic']} 的笑话")
    return {"joke": msg.content}


def call_llm_2(state: State):
    """第二次大型语言模型调用以生成故事"""

    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {state['topic']} 的故事")
    return {"story": msg.content}


def call_llm_3(state: State):
    """第三次大型语言模型调用以生成诗歌"""

    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {state['topic']} 的诗歌")
    return {"poem": msg.content}


def aggregator(state: State):
    """将笑话和故事合并为单一输出"""

    combined = f"这是一个关于 {state['topic']} 的故事、笑话和诗歌！\n\n"
    combined += f"故事：\n{state['story']}\n\n"
    combined += f"笑话：\n{state['joke']}\n\n"
    combined += f"诗歌：\n{state['poem']}"
    return {"combined_output": combined}


# 构建工作流
parallel_builder = StateGraph(State)

# 添加节点
parallel_builder.add_node("call_llm_1", call_llm_1)
parallel_builder.add_node("call_llm_2", call_llm_2)
parallel_builder.add_node("call_llm_3", call_llm_3)
parallel_builder.add_node("aggregator", aggregator)

# 添加边以连接节点
parallel_builder.add_edge(START, "call_llm_1")
parallel_builder.add_edge(START, "call_llm_2")
parallel_builder.add_edge(START, "call_llm_3")
parallel_builder.add_edge("call_llm_1", "aggregator")
parallel_builder.add_edge("call_llm_2", "aggregator")
parallel_builder.add_edge("call_llm_3", "aggregator")
parallel_builder.add_edge("aggregator", END)
parallel_workflow = parallel_builder.compile()

# 显示工作流
display(Image(parallel_workflow.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
state = parallel_workflow.invoke({"topic": "猫"})
print(state["combined_output"])

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@task
def call_llm_1(topic: str):
    """第一次大型语言模型调用以生成初始笑话"""
    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {topic} 的笑话")
    return msg.content


@task
def call_llm_2(topic: str):
    """第二次大型语言模型调用以生成故事"""
    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {topic} 的故事")
    return msg.content


@task
def call_llm_3(topic):
    """第三次大型语言模型调用以生成诗歌"""
    msg = llm.invoke(f"写一个关于 {topic} 的诗歌")
    return msg.content


@task
def aggregator(topic, joke, story, poem):
    """将笑话和故事合并为单一输出"""

    combined = f"这是一个关于 {topic} 的故事、笑话和诗歌！\n\n"
    combined += f"故事：\n{story}\n\n"
    combined += f"笑话：\n{joke}\n\n"
    combined += f"诗歌：\n{poem}"
    return combined


# 构建工作流
@entrypoint()
def parallel_workflow(topic: str):
    joke_fut = call_llm_1(topic)
    story_fut = call_llm_2(topic)
    poem_fut = call_llm_3(topic)
    return aggregator(
        topic, joke_fut.result(), story_fut.result(), poem_fut.result()
    ).result()

# 调用
for step in parallel_workflow.stream("猫", stream_mode="更新"):
    print(step)
    print("\n")

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路由

路由将输入分类并将其定向到后续任务。正如Anthropic博客中所述：

路由将输入分类并将其定向到专门的后续任务。这种工作流程允许分离关注点，并构建更专业的提示。如果没有这种工作流程，优化一种类型的输入可能会损害其他输入的性能。

何时使用此工作流程：路由在处理有明显不同类别的复杂任务时效果很好，这些类别最好单独处理，且分类可以准确地通过大型语言模型（LLM）或更传统的分类模型/算法来处理。

图API功能API（测试版）

from typing_extensions import Literal
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage


# 用于路由逻辑的结构化输出模式
class Route(BaseModel):
    step: Literal["poem", "story", "joke"] = Field(
        None, description="路由过程中的下一步"
    )


# 使用结构化输出模式增强LLM
router = llm.with_structured_output(Route)


# 状态
class State(TypedDict):
    input: str
    decision: str
    output: str


# 节点
def llm_call_1(state: State):
    """写故事"""

    result = llm.invoke(state["input"])
    return {"output": result.content}


def llm_call_2(state: State):
    """写笑话"""

    result = llm.invoke(state["input"])
    return {"output": result.content}


def llm_call_3(state: State):
    """写诗"""

    result = llm.invoke(state["input"])
    return {"output": result.content}


def llm_call_router(state: State):
    """将输入路由到适当的节点"""

    # 运行增强的LLM，使用结构化输出作为路由逻辑
    decision = router.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="根据用户的请求将输入路由到故事、笑话或诗中。"
            ),
            HumanMessage(content=state["input"]),
        ]
    )

    return {"decision": decision.step}


# 条件边函数以路由到适当的节点
def route_decision(state: State):
    # 返回下一个要访问的节点名称
    if state["decision"] == "story":
        return "llm_call_1"
    elif state["decision"] == "joke":
        return "llm_call_2"
    elif state["decision"] == "poem":
        return "llm_call_3"


# 构建工作流
router_builder = StateGraph(State)

# 添加节点
router_builder.add_node("llm_call_1", llm_call_1)
router_builder.add_node("llm_call_2", llm_call_2)
router_builder.add_node("llm_call_3", llm_call_3)
router_builder.add_node("llm_call_router", llm_call_router)

# 添加边以连接节点
router_builder.add_edge(START, "llm_call_router")
router_builder.add_conditional_edges(
    "llm_call_router",
    route_decision,
    {  # route_decision返回的名称 : 下一个要访问的节点名称
        "llm_call_1": "llm_call_1",
        "llm_call_2": "llm_call_2",
        "llm_call_3": "llm_call_3",
    },
)
router_builder.add_edge("llm_call_1", END)
router_builder.add_edge("llm_call_2", END)
router_builder.add_edge("llm_call_3", END)

# 编译工作流
router_workflow = router_builder.compile()

# 显示工作流
display(Image(router_workflow.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
state = router_workflow.invoke({"input": "给我写一个关于猫的笑话"})
print(state["output"])

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https://smith.langchain.com/public/c4580b74-fe91-47e4-96fe-7fac598d509c/r

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示例

这里是RAG工作流，它将问题路由到不同的处理节点。查看我们的视频这里。

from typing_extensions import Literal
from pydantic import BaseModel
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage


# 用于路由逻辑的结构化输出模式
class Route(BaseModel):
    step: Literal["poem", "story", "joke"] = Field(
        None, description="路由过程中的下一步"
    )


# 使用结构化输出模式增强LLM
router = llm.with_structured_output(Route)


@task
def llm_call_1(input_: str):
    """写故事"""
    result = llm.invoke(input_)
    return result.content


@task
def llm_call_2(input_: str):
    """写笑话"""
    result = llm.invoke(input_)
    return result.content


@task
def llm_call_3(input_: str):
    """写诗"""
    result = llm.invoke(input_)
    return result.content


def llm_call_router(input_: str):
    """将输入路由到适当的节点"""
    # 运行增强的LLM，使用结构化输出作为路由逻辑
    decision = router.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="根据用户的请求将输入路由到故事、笑话或诗中。"
            ),
            HumanMessage(content=input_),
        ]
    )
    return decision.step


# 创建工作流
@entrypoint()
def router_workflow(input_: str):
    next_step = llm_call_router(input_)
    if next_step == "story":
        llm_call = llm_call_1
    elif next_step == "joke":
        llm_call = llm_call_2
    elif next_step == "poem":
        llm_call = llm_call_3

    return llm_call(input_).result()

# 调用
for step in router_workflow.stream("给我写一个关于猫的笑话", stream_mode="updates"):
    print(step)
    print("\n")

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调度器-工作者

通过调度器-工作者，调度器将任务分解，并将每个子任务分配给工作者。正如Anthropic博客中所提到的：

在调度器-工作者的工作流中，一个中心的大型语言模型（LLM）动态地分解任务，将其分配给工作者LLM，并综合它们的结果。

何时使用此工作流：此工作流非常适合复杂的任务，其中无法预测所需的子任务（例如，在编码中，需要更改的文件数量及其每个文件的更改性质可能取决于任务）。尽管在拓扑上相似，但与并行化的关键区别在于其灵活性——子任务不是预先定义的，而是由调度器根据特定输入确定的。

图API功能性API（测试版）

from typing import Annotated, List
import operator


# 用于规划的结构化输出模式
class Section(BaseModel):
    name: str = Field(
        description="报告的这一部分的名称。",
    )
    description: str = Field(
        description="本节的主要主题和概念的简要概述。",
    )


class Sections(BaseModel):
    sections: List[Section] = Field(
        description="报告的各部分。",
    )


# 通过结构化输出模式增强LLM
planner = llm.with_structured_output(Sections)

在LangGraph中创建工作者

由于调度器-工作者工作流很常见，LangGraph**提供Send API来支持这一点**。它允许你动态创建工作者节点，并向每个节点发送特定输入。每个工作者都有自己的状态，并且所有工作者的输出都会写入一个*共享状态键*，该键对调度器图可见。这使调度器能够访问所有工作者的输出，并将其综合为最终输出。如下所示，我们遍历一个部分列表，并将每个部分发送到一个工作者节点。更多文档请参阅这里和这里。

from langgraph.constants import Send


# 图状态
class State(TypedDict):
    topic: str  # 报告主题
    sections: list[Section]  # 报告部分列表
    completed_sections: Annotated[
        list, operator.add
    ]  # 所有工作者并行写入此键
    final_report: str  # 最终报告


# 工作者状态
class WorkerState(TypedDict):
    section: Section
    completed_sections: Annotated[list, operator.add]


# 节点
def orchestrator(state: State):
    """生成报告计划的调度器"""

    # 生成查询
    report_sections = planner.invoke(
        [
            SystemMessage(content="生成报告计划。"),
            HumanMessage(content=f"这里是报告主题：{state['topic']}"),
        ]
    )

    return {"sections": report_sections.sections}


def llm_call(state: WorkerState):
    """工作者编写报告的一部分"""

    # 生成部分
    section = llm.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="根据提供的名称和描述编写报告部分。每个部分不包括前言。使用Markdown格式。"
            ),
            HumanMessage(
                content=f"这里是部分名称：{state['section'].name}和描述：{state['section'].description}"
            ),
        ]
    )

    # 将更新的部分写入已完成的部分
    return {"completed_sections": [section.content]}


def synthesizer(state: State):
    """从部分综合完整报告"""

    # 已完成部分列表
    completed_sections = state["completed_sections"]

    # 将已完成部分格式化为字符串，以作为最终部分的上下文
    completed_report_sections = "\n\n---\n\n".join(completed_sections)

    return {"final_report": completed_report_sections}


# 条件边函数，为每个部分分配工作者
def assign_workers(state: State):
    """将每个部分分配给工作者"""

    # 通过Send() API并行启动部分编写
    return [Send("llm_call", {"section": s}) for s in state["sections"]]


# 构建工作流
orchestrator_worker_builder = StateGraph(State)

# 添加节点
orchestrator_worker_builder.add_node("orchestrator", orchestrator)
orchestrator_worker_builder.add_node("llm_call", llm_call)
orchestrator_worker_builder.add_node("synthesizer", synthesizer)

# 添加边以连接节点
orchestrator_worker_builder.add_edge(START, "orchestrator")
orchestrator_worker_builder.add_conditional_edges(
    "orchestrator", assign_workers, ["llm_call"]
)
orchestrator_worker_builder.add_edge("llm_call", "synthesizer")
orchestrator_worker_builder.add_edge("synthesizer", END)

# 编译工作流
orchestrator_worker = orchestrator_worker_builder.compile()

# 显示工作流
display(Image(orchestrator_worker.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
state = orchestrator_worker.invoke({"topic": "创建关于LLM扩展法则的报告"})

from IPython.display import Markdown
Markdown(state["final_report"])

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https://smith.langchain.com/public/78cbcfc3-38bf-471d-b62a-b299b144237d/r

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查看我们关于调度器-工作者的课程这里。

示例

这里是一个使用调度器-工作者进行报告规划和编写的项目。查看我们的视频这里。

from typing import List


# 用于规划的结构化输出模式
class Section(BaseModel):
    name: str = Field(
        description="报告的这一部分的名称。",
    )
    description: str = Field(
        description="本节的主要主题和概念的简要概述。",
    )


class Sections(BaseModel):
    sections: List[Section] = Field(
        description="报告的各部分。",
    )


# 通过结构化输出模式增强LLM
planner = llm.with_structured_output(Sections)


@task
def orchestrator(topic: str):
    """生成报告计划的调度器"""
    # 生成查询
    report_sections = planner.invoke(
        [
            SystemMessage(content="生成报告计划。"),
            HumanMessage(content=f"这里是报告主题：{topic}"),
        ]
    )

    return report_sections.sections


@task
def llm_call(section: Section):
    """工作者编写报告的一部分"""

    # 生成部分
    result = llm.invoke(
        [
            SystemMessage(content="编写报告部分。"),
            HumanMessage(
                content=f"这里是部分名称：{section.name}和描述：{section.description}"
            ),
        ]
    )

    # 将更新的部分写入已完成的部分
    return result.content


@task
def synthesizer(completed_sections: list[str]):
    """从部分综合完整报告"""
    final_report = "\n\n---\n\n".join(completed_sections)
    return final_report


@entrypoint()
def orchestrator_worker(topic: str):
    sections = orchestrator(topic).result()
    section_futures = [llm_call(section) for section in sections]
    final_report = synthesizer(
        [section_fut.result() for section_fut in section_futures]
    ).result()
    return final_report

# 调用
report = orchestrator_worker.invoke("创建关于LLM扩展法则的报告")
from IPython.display import Markdown
Markdown(report)

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https://smith.langchain.com/public/75a636d0-6179-4a12-9836-e0aa571e87c5/r

评估器-优化器

在评估器-优化器的工作流中，一个LLM调用生成响应，另一个提供评估和反馈，形成一个循环：

在评估器-优化器的工作流中，一个LLM调用生成响应，另一个提供评估和反馈，形成一个循环。

何时使用此工作流：当有明确的评估标准，且迭代改进可以提供可衡量的价值时，此工作流特别有效。两个良好的匹配标志是：首先，当人类表达反馈时，LLM的响应可以明显改进；其次，LLM可以提供此类反馈。这类似于人类写作者在生成精炼文档时可能经历的迭代写作过程。

图API功能API（测试版）

# 图状态
class State(TypedDict):
    joke: str
    topic: str
    feedback: str
    funny_or_not: str


# 用于评估的结构化输出模式
class Feedback(BaseModel):
    grade: Literal["funny", "not funny"] = Field(
        description="决定笑话是否好笑。",
    )
    feedback: str = Field(
        description="如果笑话不好笑，提供如何改进的反馈。",
    )


# 通过结构化输出模式增强LLM
evaluator = llm.with_structured_output(Feedback)


# 节点
def llm_call_generator(state: State):
    """LLM生成笑话"""

    if state.get("feedback"):
        msg = llm.invoke(
            f"写一个关于{state['topic']}的笑话，但考虑到反馈：{state['feedback']}"
        )
    else:
        msg = llm.invoke(f"写一个关于{state['topic']}的笑话")
    return {"joke": msg.content}


def llm_call_evaluator(state: State):
    """LLM评估笑话"""

    grade = evaluator.invoke(f"评估笑话 {state['joke']}")
    return {"funny_or_not": grade.grade, "feedback": grade.feedback}


# 根据评估器提供的反馈路由回笑话生成器或结束
def route_joke(state: State):
    """根据评估器提供的反馈路由回笑话生成器或结束"""

    if state["funny_or_not"] == "funny":
        return "Accepted"
    elif state["funny_or_not"] == "not funny":
        return "Rejected + Feedback"


# 构建工作流
optimizer_builder = StateGraph(State)

# 添加节点
optimizer_builder.add_node("llm_call_generator", llm_call_generator)
optimizer_builder.add_node("llm_call_evaluator", llm_call_evaluator)

# 添加边以连接节点
optimizer_builder.add_edge(START, "llm_call_generator")
optimizer_builder.add_edge("llm_call_generator", "llm_call_evaluator")
optimizer_builder.add_conditional_edges(
    "llm_call_evaluator",
    route_joke,
    {  # route_joke 返回的名称 : 下一个节点的名称
        "Accepted": END,
        "Rejected + Feedback": "llm_call_generator",
    },
)

# 编译工作流
optimizer_workflow = optimizer_builder.compile()

# 显示工作流
display(Image(optimizer_workflow.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
state = optimizer_workflow.invoke({"topic": "Cats"})
print(state["joke"])

LangSmith 跟踪

https://smith.langchain.com/public/86ab3e60-2000-4bff-b988-9b89a3269789/r

资源

示例

这里是一个使用评估器-优化器改进报告的助手。请参阅我们的视频这里。

这里是一个RAG工作流，它为幻觉或错误评分。请参阅我们的视频这里。

# 用于评估的结构化输出模式
class Feedback(BaseModel):
    grade: Literal["funny", "not funny"] = Field(
        description="决定笑话是否好笑。",
    )
    feedback: str = Field(
        description="如果笑话不好笑，提供如何改进的反馈。",
    )


# 通过结构化输出模式增强LLM
evaluator = llm.with_structured_output(Feedback)


# 节点
@task
def llm_call_generator(topic: str, feedback: Feedback):
    """LLM生成笑话"""
    if feedback:
        msg = llm.invoke(
            f"写一个关于{topic}的笑话，但考虑到反馈：{feedback}"
        )
    else:
        msg = llm.invoke(f"写一个关于{topic}的笑话")
    return msg.content


@task
def llm_call_evaluator(joke: str):
    """LLM评估笑话"""
    feedback = evaluator.invoke(f"评估笑话 {joke}")
    return feedback


@entrypoint()
def optimizer_workflow(topic: str):
    feedback = None
    while True:
        joke = llm_call_generator(topic, feedback).result()
        feedback = llm_call_evaluator(joke).result()
        if feedback.grade == "funny":
            break

    return joke

# 调用
for step in optimizer_workflow.stream("Cats", stream_mode="updates"):
    print(step)
    print("\n")

LangSmith 跟踪

https://smith.langchain.com/public/f66830be-4339-4a6b-8a93-389ce5ae27b4/r

代理

代理通常被实现为一个在循环中根据环境反馈执行操作（通过工具调用）的大型语言模型（LLM）。正如Anthropic博客中所提到的：

代理可以处理复杂的任务，但其实现通常很简单。它们通常只是基于环境反馈在循环中使用工具的LLM。因此，设计工具集及其文档时，必须清晰而周到。

何时使用代理：代理适用于难以或不可能预测所需步骤数量的开放性问题，以及无法硬编码固定路径的情况。LLM可能会在多个回合中运行，并且你必须对其决策有一定的信任度。代理的自主性使其成为在受信任环境中扩展任务的理想选择。

from langchain_core.tools import tool


# 定义工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将a和b相乘。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a * b


@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将a和b相加。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a + b


@tool
def divide(a: int, b: int) -> float:
    """将a和b相除。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a / b


# 使用工具增强LLM
tools = [add, multiply, divide]
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

API Reference: tool

图API功能性API（测试版）

from langgraph.graph import MessagesState
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, ToolMessage


# 节点
def llm_call(state: MessagesState):
    """LLM决定是否调用工具"""

    return {
        "messages": [
            llm_with_tools.invoke(
                [
                    SystemMessage(
                        content="你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术操作。"
                    )
                ]
                + state["messages"]
            )
        ]
    }


def tool_node(state: dict):
    """执行工具调用"""

    result = []
    for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
        tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
        observation = tool.invoke(tool_call["args"])
        result.append(ToolMessage(content=observation, tool_call_id=tool_call["id"]))
    return {"messages": result}


# 条件边函数，根据LLM是否调用工具来决定是否继续循环
def should_continue(state: MessagesState) -> Literal["environment", END]:
    """根据LLM是否调用工具来决定是否继续循环"""

    messages = state["messages"]
    last_message = messages[-1]
    # 如果LLM调用工具，则执行操作
    if last_message.tool_calls:
        return "Action"
    # 否则停止（回复用户）
    return END


# 构建工作流
agent_builder = StateGraph(MessagesState)

# 添加节点
agent_builder.add_node("llm_call", llm_call)
agent_builder.add_node("environment", tool_node)

# 添加边以连接节点
agent_builder.add_edge(START, "llm_call")
agent_builder.add_conditional_edges(
    "llm_call",
    should_continue,
    {
        # should_continue返回的名称 : 下一个节点的名称
        "Action": "environment",
        END: END,
    },
)
agent_builder.add_edge("environment", "llm_call")

# 编译代理
agent = agent_builder.compile()

# 显示代理
display(Image(agent.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

# 调用
messages = [HumanMessage(content="将3和4相加。")]
messages = agent.invoke({"messages": messages})
for m in messages["messages"]:
    m.pretty_print()

LangSmith跟踪

https://smith.langchain.com/public/051f0391-6761-4f8c-a53b-22231b016690/r

资源：

LangChain学院

查看我们的代理课程这里。

示例

这里是一个使用工具调用代理来创建/存储长期记忆的项目。

from langgraph.graph import add_messages
from langchain_core.messages import (
    SystemMessage,
    HumanMessage,
    BaseMessage,
    ToolCall,
)


@task
def call_llm(messages: list[BaseMessage]):
    """LLM决定是否调用工具"""
    return llm_with_tools.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术操作。"
            )
        ]
        + messages
    )


@task
def call_tool(tool_call: ToolCall):
    """执行工具调用"""
    tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
    return tool.invoke(tool_call)


@entrypoint()
def agent(messages: list[BaseMessage]):
    llm_response = call_llm(messages).result()

    while True:
        if not llm_response.tool_calls:
            break

        # 执行工具
        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]
        messages = add_messages(messages, [llm_response, *tool_results])
        llm_response = call_llm(messages).result()

    messages = add_messages(messages, llm_response)
    return messages

# 调用
messages = [HumanMessage(content="将3和4相加。")]
for chunk in agent.stream(messages, stream_mode="updates"):
    print(chunk)
    print("\n")

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https://smith.langchain.com/public/42ae8bf9-3935-4504-a081-8ddbcbfc8b2e/r

预构建

LangGraph还提供了一种**预构建方法**来创建上述代理（使用create_react_agent函数）：

https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/create-react-agent/

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 传入：
# (1) 增强的带有工具的LLM
# (2) 工具列表（用于创建工具节点）
pre_built_agent = create_react_agent(llm, tools=tools)

# 显示代理
display(Image(pre_built_agent.get_graph().draw_mermaid_png()))

# 调用
messages = [HumanMessage(content="将3和4相加。")]
messages = pre_built_agent.invoke({"messages": messages})
for m in messages["messages"]:
    m.pretty_print()

API Reference: create_react_agent

LangSmith跟踪

https://smith.langchain.com/public/abab6a44-29f6-4b97-8164-af77413e494d/r

LangGraph 提供的功能

通过在 LangGraph 中构建上述内容，我们获得了以下几点：

持久性：人机交互

LangGraph 的持久层支持中断和操作批准（例如，人机交互）。参见 LangChain 学院模块 3。

持久性：记忆

LangGraph 的持久层支持对话（短期）记忆和长期记忆。参见 LangChain 学院模块 2 和 5。

流式传输

LangGraph 提供了多种方式来流式传输工作流/代理输出或中间状态。参见 LangChain 学院模块 3。

部署

LangGraph 提供了易于部署、可观测性和评估的方法。参见 LangChain 学院模块 6。

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