LangGraph：高级多代理工作流的未来

人工智能的世界正在迅速发展，像 LangChain 和 LangGraph 这样的工具处于使开发者高效构建智能系统的前沿。如果你听说过 LangGraph，但不确定它是什么或如何充分利用它的潜力，这个指南适合你。

在这篇全面的文章中，我们将涵盖你需要了解的关于 LangGraph 的所有内容——从其核心概念到实际应用。无论你是初学者还是高级开发者，这个指南将帮助你理解为什么 LangGraph 对创建强大的工作流和多代理系统至关重要。

目录

1. 什么是 LangGraph？
2. 为什么使用 LangGraph？
3. LangGraph 的关键特性
4. LangGraph 与 LangChain：主要区别
5. 理解图：节点、边和工作流
6. LangGraph 的高级应用
7. 步骤-by-步骤：使用 LangGraph 构建简单工作流
8. LangGraph 的实用模式
9. 结论与资源

1. 什么是 LangGraph？

LangGraph 是一个建立在 LangChain 之上的框架，允许开发者使用基于图的模型创建复杂的工作流程。在这个上下文中，图由 节点（表示函数或工具）和 边（表示这些节点之间的连接）组成。这种结构使 LangGraph 能够轻松处理复杂的 AI 驱动应用程序。

关键定义：

• LangGraph：LangChain 中用于创建工作流程的有向循环图（DCGs）框架。

简单来说，LangGraph 让你能够协调 AI 系统中不同组件的交互，使其成为构建 多智能体系统 和 动态工作流程 的强大工具。

2. 为什么使用 LangGraph？

LangGraph 提供了超越传统 LangChain 功能的高级功能。以下是您应该考虑使用它的原因：

• 创建复杂工作流：开发先进的系统，如多智能体机器人或 RAG（检索增强生成）系统。
• 处理复杂模式：构建直接循环图（DCG）以进行迭代推理或创建高级代理工作流。
• 自定义：获得低级别控制，以定义代理和工具之间的交互方式。
• 灵活性：适用于简单的 AI 助手以及复杂的决策制定流程。
• 可重用性：将工作流分解为模块化组件，以便在其他项目中轻松重用。

3. LangGraph 的关键特性

LangGraph 拥有旨在简化您的 AI 开发过程的功能：

• 基于节点的功能：节点代表函数或工具，使工作流程直观且模块化。
• 条件边：通过创建带条件的边缘添加决策能力。
• 状态管理：在节点之间无缝传递消息和数据。
• 可视化：轻松可视化您的工作流程以进行调试和优化。
• 多智能体系统：构建多个智能体以复杂模式交互的系统。
• 流式处理和检查点：实时监控输出并设置调试检查点。

4. LangGraph 与 LangChain：关键区别

LangChain 是基础，而 LangGraph 在此基础上构建以满足更高级的用例。以下是它们的比较：

5. 理解图：节点、边和工作流

从本质上讲，LangGraph 使用 图论 来构建工作流。让我们来分析一下它的组成部分：

节点

• 表示单独的功能、工具或操作。
• 两个基本节点：
• 起始节点：接收用户输入。
• 结束节点：生成最终输出。

边

• 节点之间的连接，决定工作流路径。
• 两种类型：
• 普通边：节点之间简单的数据流。
• 条件边：包含决策逻辑。

工作流程

• 通过边连接节点形成的整体结构。
• 工作流程的类型：
• 有向无环图 (DAG)：线性且不重复。
• 有向环图 (DCG)：允许循环和复杂模式。

6. LangGraph 的高级应用

LangGraph 在需要复杂逻辑和多智能体交互的场景中表现出色。以下是一些应用：

• 具有决策能力的聊天机器人：创建能够动态切换代理以获得更好响应的机器人。
• RAG（检索增强生成）：将 LangGraph 与知识库集成，以实现基于事实的输出。
• 多智能体系统：实现代理协作以迭代解决任务的系统。
• 工作流自动化：使用 LangGraph 自动化复杂的决策流程。

7. 步骤-按-步骤：使用 LangGraph 构建简单工作流

让我们在 LangGraph 中构建一个基本工作流：

步骤 1：定义节点

• 编写表示单个任务的函数（例如，输入、处理、输出）。

def input_function(data):
    return f"Processing input: {data}"

def output_function(data):
    return f"Final output: {data}"

步骤 2：创建边

• 定义节点如何连接和传递数据。

第3步：实现图形

• 使用LangGraph API组装您的工作流程。

from langgraph import LangGraph

graph = LangGraph()
graph.add_node("InputNode", input_function)
graph.add_node("OutputNode", output_function)
graph.add_edge("InputNode", "OutputNode")

第4步：可视化和执行

• 可视化工作流程并执行图形。

from IPython.display import Image, display

try:
    display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))
except Exception:
    # This requires some extra dependencies and is optional
    pass

8. 使用 LangGraph 的实用模式

模式 1：简单聊天机器人

输入 → LLM → 输出

模式 2：多代理系统

输入 → 监督代理 → 专业代理 → 输出

模式 3：RAG 集成

输入 → 文档检索器 → LLM → 输出

9. 结论与资源

LangGraph 正在彻底改变开发者为 AI 系统构建工作流程的方式。通过提供低级别的定制和对复杂模式的支持，它为创建强大的应用程序开辟了新的可能性。

关键要点：

• LangGraph 非常适合多智能体系统和复杂的 AI 工作流程。
• 它提供了高级功能，如条件边、可视化和状态管理。
• 非常适合希望超越简单应用程序的开发者。

资源

• LangChain 文档
• LangGraph GitHub 仓库