什么是LangGraph

AI解读 14小时前硕雀

4 0 0

LangGraph 是一个由 LangChain 团队 开发的开源框架，专为构建基于大型语言模型（LLMs）的复杂、有状态、多代理（Multi-Agent）系统而设计。它通过图结构（Graph）来组织和管理 AI 应用的工作流，支持循环、分支、状态管理、多代理协作等高级功能，是当前 AI 代理开发领域的重要工具之一。

一、LangGraph 的核心定位与目标

LangGraph 的核心目标是提供一种 模块化、灵活且可扩展的方式 来构建和管理复杂的 AI 工作流。它特别适用于需要动态交互、循环执行或复杂逻辑的应用场景，例如客服自动化、代码测试生成、个性化推荐系统等。

LangGraph 的核心理念是：

将复杂任务拆分为状态和转换，管理状态之间的流转逻辑，处理任务执行过程中的各种异常情况。
支持循环和分支，允许代理在多个步骤之间进行迭代和条件判断。
提供持久化状态管理，支持断点续传、时间回溯，甚至人工干预修改中间结果。
支持多代理协作，允许构建分工明确的代理团队，协同完成任务。

二、LangGraph 的主要特性

1. 图结构工作流

LangGraph 使用图结构（Graph）来表示工作流，其中：

节点（Node） ：代表执行步骤，可以是 LLM 调用、工具函数或自定义逻辑。
边（Edge） ：定义节点间的流转规则，支持条件判断（如根据 LLM 输出选择分支）。
状态（State） ：在每个节点执行后更新全局状态，状态可以是消息列表或自定义数据结构。

这种图结构的设计使得开发者可以更直观地定义和管理复杂的 AI 工作流，尤其适合处理需要动态决策、循环、多步骤交互的场景。

2. 状态管理

LangGraph 提供了强大的状态管理机制，允许在多个节点之间共享和更新状态信息。状态可以是消息列表、变量或其他自定义数据结构。每个节点在完成处理后都会返回一个更新后的状态，并传递给下一个节点。

LangGraph 支持以下几种状态结构：

TypedDict：用于定义结构化的状态。
Pydantic 模型：用于定义具有验证功能的状态。
dataclass：用于定义可序列化的状态。

此外，LangGraph 还内置了 MessagesState，它等同于拥有 add_messages 的追加效果，为涉及 LangGraph 的应用程序提供了一个多功能的状态表示。

3. 循环与分支

LangGraph 支持循环和条件分支，允许代理在多个步骤之间进行迭代和条件判断。例如，代理可以反复优化查询结果，直到满足特定条件。这种能力使得 LangGraph 非常适合处理需要反复迭代的场景，如 RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强检索。

4. 多代理协作

LangGraph 支持构建分工明确的代理团队，例如“规划代理”制定计划，“执行代理”调用工具，协同完成任务。这种多代理协作的能力使得 LangGraph 可以应用于更复杂的业务场景，如客服自动化、代码测试生成等。

5. 人类在环（Human-in-the-Loop）

LangGraph 允许人工暂停流程、审核决策，例如在医疗诊断中专家介入审核 AI 建议。这种功能使得 LangGraph 可以在实际应用中引入人工干预，提高系统的可靠性和准确性。

6. 流式处理与实时监控

LangGraph 支持实时输出 LLM 生成的 Token 流，并可视化工具调用、数据检索等中间步骤。这种功能使得开发者可以更直观地监控和调试 AI 工作流。

7. 持久化与断点续传

LangGraph 内置了 MemorySaver 等模块，支持将状态保存至内存或数据库，确保长周期任务不丢失上下文。这种持久化功能使得 LangGraph 可以应用于需要长时间运行的任务，如客服系统、代码测试生成等。

三、LangGraph 的应用场景

LangGraph 已经被广泛应用于多个领域，包括：

客户服务自动化：Klarna 使用 LangGraph 构建客服系统，动态路由用户请求至专用代理，自动触发退款审批流程。
代码测试生成：Uber 利用 LangGraph 分析代码变更，生成覆盖边界条件的测试用例，效率提升 40%。
个性化推荐系统：代理根据用户行为动态调整推荐策略，结合长期记忆实现精准推送。
多模态代理：开发支持文本、图像输入的智能助手，例如网页导航代理结合视觉识别与指令执行。

四、LangGraph 的技术原理

LangGraph 的底层设计融合了状态机和图计算模型：

状态管理：每个节点执行后更新全局状态，状态可以是消息列表或自定义数据结构。
节点与边：节点代表执行步骤，边定义节点间的流转规则，支持条件判断（如根据 LLM 输出选择分支）。
持久化引擎：内置 MemorySaver 等模块，支持将状态保存至内存或数据库，确保长周期任务不丢失上下文。

五、LangGraph 的代码示例

以下是一个简单的 LangGraph 示例，展示了如何构建一个天气查询代理：

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.prebuilt import ToolNode

# 定义搜索工具
@tool
def search(query: str):
    if "sf" in query:
        return "60度，有雾"
    return "90度，晴天"

# 创建工作流
workflow = StateGraph(MessagesState)

# 添加节点
workflow.add_node("agent", call_model)  # 调用 LLM
workflow.add_node("tools", ToolNode([search]))  # 调用工具

# 添加条件分支
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue)  # 条件分支

# 编译并运行工作流
app = workflow.compile()
result = app.invoke(initial_state)

六、LangGraph 的优势与局限性

优势：

模块化设计：将复杂任务拆分为可复用的节点和边，便于维护和扩展。
状态管理：支持在多步骤执行中维护和传递状态，适合处理长时间运行的任务。
灵活性：允许开发者自定义工作流的逻辑，适应多样化的应用场景。
与 LangChain 无缝集成：作为 LangChain 生态系统的一部分，LangGraph 可以与 LangChain 的其他组件（如 LangSmith、LangServe）协同工作。

局限性：

学习曲线较陡：由于其图结构和状态管理的复杂性，初学者可能需要一定时间来掌握其使用方法。
性能开销：在某些情况下，图结构的复杂性可能导致性能开销增加，尤其是在大规模部署时。

七、总结

LangGraph 是一个强大的开源框架，专为构建基于 LLM 的复杂、有状态、多代理系统而设计。它通过图结构和状态管理机制，提供了灵活、可控的工作流管理能力，适用于多种应用场景，如客户服务自动化、代码测试生成、个性化推荐系统等。随着 AI 技术的不断发展，LangGraph 有望在未来成为 AI 代理开发的重要工具之一。

LangGraph

声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！