langchain中实现多Agent的利器-基于图论的️ LangGraph_langchain 多agent

LangGraph的出现

LangChain中的智能体从数据结构的角度来讲等同于一个有向无环图,也就是说,chain在推理过程中无法被循环调用.而尽管AgentExecutor(代理执行器)支持’循环’.但是缺乏精确控制能力,时常发生失控陷入死循环的情况.

使用代理执行器实现循环调用LLM的能力,其调用过程主要有两步:

• 通过大模型来决定采取什么行动,使用什么工具,对用户采取输出响应
• 执行步骤1中的行动,并且把结果继续交给大模型来决定

AgentExecutor存在的问题是决策过程隐藏在AgentExcutor背后,过于黑盒,缺乏更精细的控制能力,在构建复杂的Agent的时候受限

• 工具的使用顺序
• 在执行过程中添加人机交互
• 灵活的更换Prompt或者背后的LLM

在LangChain中简单的链不具备循环能力,而AgentExcutor调用Agent又过于黑盒,因此需要一个具备更精细控制能力的框架来支持复杂场景的LLM应用.LangGraph的出现宣布LangChain进入到多智能体框架领域,langGraph是基于图论运作的,他提供了一种状态机的技术,可与驱动循环代理调用,实现有向有环图. 因此,LangGraph有三个关键元素:

• StateGraph:状态图

是LangChain的一个类,表示图的数据结构并且反应其状态,节点会更新图的状态

• Node:节点

图中关键元素之一,每个langGraph节点都有一个名称的值,可以是LangChain表达式中的函数或者可运行项,每个节点接收一个字典类型的数据.节点返回具有相同结构的更新状态.有一个名为"END"的特殊节点,用于识别状态机的结束状态

• Edge:边缘

边维系节点之间的关系,三种类型的边:开始边(没有上游节点),普通边和条件边

• 普通边定义上游节点应始终调用的下游节点

• 条件边,通过函数(路由器)来确定下游节点,条件边需要三个元素

  • 上游节点:边的起点,表示转换的起点
  • 路由函数:此函数根据返回值有条件的来确定应进行转换的下游节点
  • 状态映射:根据路由函数的返回值,来指定下游节点.它将路由函数有可能的返回值与相应的下游节点相关联

构建LangGraph实例

LangGraph的状态

类似于状态机（State Machine）,由一组状态（State）和状态之间的转换（Transition）组成，用于表示系统在不同状态之间的转换和响应事件的行为。

python
复制代码
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.graph.message import add_messages

class State(TypedDict):
# Messages have the type "list". The `add_messages` function
# in the annotation defines how this state key should be updated
# (in this case, it appends messages to the list, rather than overwriting them)
messages: Annotated[list, add_messages]

graph_builder = StateGraph(State)
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这个状态定义了随时间更新的核心状态对象,它接收一些操作以及属性定义以及会被节点更新;会在每一个Node之间传递不同的状态信息。然后每一个节点会根据自己定义的逻辑去更新这个状态信息

节点信息

Node可以是一个langchain的runnable或者是一个可执行的函数,也可以是一个Graph,构建完成的Graph也是一个langchain的runnable,这也正是LangGraph作为langchain的扩展可以与langchain完美衔接的关键.

添加节点直接使用Graph实例中的add_node方法添加即可,当然这个节点应当有一个名字

arduino
复制代码
graph_builder.add_node("node",node)
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node就是langchain的runnable对象或者可执行函数,具体在开发中定义

绘制图的边

边(Edge)描述的是节点与节点之间的关系,可以是普通的或者是有条件的.他们都有方向,Edge描述的上游节点与下游节点的关系(开始边除外).

Edge的实现由Graph实例中的add_edge方法添加,同样这个边也有一个名字,这个名字就是节点的名字,代表的是上游节点.

arduino
复制代码
graph_builder.add_edge("node",next_node)
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next_node就是node节点的下游节点.

条件边的实现由Graph实例中的add_conditional_edge进行添加

sql
复制代码
graph.add_conditional_edge(
    "node",
    should_continue,
    {
        "end": END,
        "continue": "next_node"
    }
)
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should_continue就是条件边三个组成元素的路由函数了.确定下一个的可调用对象一个或多个节点.

编译图

到现在就完成一个图所需要的基本条件了,这也是一个最简单的LangGraph列子

编译图也是由Graph实例对象的方法实现

ini
复制代码
graph = graph_builder.compile()
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编译之后的graph是一个langchain的runnable对象,同样具有.invoke.stram方法,也具备成为一个节点的能力.

由LangGraph构建的简单聊天机器人

python
复制代码
import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())
OPENAI_API_BASE=os.environ['OPENAI_API_BASE'] 
OPENAI_API_KEY=os.environ['OPENAI_API_KEY'] 

from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.graph.message import add_messages

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]

graph_builder = StateGraph(State)

from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI()

def chatbot(state: State):
    return {"messages": [llm.invoke(state["messages"])]}

graph_builder.add_node("chatbot", chatbot)

graph_builder.set_entry_point("chatbot")

graph_builder.set_finish_point("chatbot")

graph = graph_builder.compile()

while True:
    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["quit", "exit", "q"]:
        print("Goodbye!")
        break
    for event in graph.stream({"messages": ("user", user_input)}):
        for value in event.values():
            print("Assistant:", value["messages"][-1].content)
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LangGraph的应用

想要让单个Agent干很多活儿,就必须的有极强的推理能力以及定义好工具之间的关系,和精确到控制能力.而单个Agent的执行过程过于黑盒等问题导致单个Agent很难集多种本领于一身,同时langchain却没有一个能实现多Agent的方法或者技巧.LangGraph作为langchain的扩展就可以实现多Agent(Multi-agent).当然,单个Agent有单个的好处,分开也有分开的优势

单Agent的构建较为简单,不仅编码简单,逻辑也比较清晰,LangGraph与之相比就太过于复杂了,不仅要有清晰的逻辑关系,还要有一个图的数据流向,构建一个简单的图人脑还是能应对,一旦节点,边多起来了,就需要借助工具进行设计了,在复杂的逻辑链路中抽丝剥茧.

LangGraph构建多Agent在编码的过程中或许会比较难受,但是实现效果不是单个Agent能够相比的.

AotuGen中的多Agent是基于会话实现的,有三个Agent角色,构建过程要比LangGraph简单,与LangGraph不同,LangGraph具有更清晰的逻辑条理.

当前的LangGraph还处在一个初期发展的阶段,在langchain的0.2.x版本迭代中,Agent应该会占据一个重要地位.相信在未来的LangGraph构建会更容易

如何系统的去学习大模型LLM ？

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