LangGraph 架构-1

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LangGraph 架构详解

LangGraph 是一个基于图的编程框架，专为构建多智能体应用和复杂工作流设计。它结合了 LangChain 的核心功能，并引入了图计算模型，支持循环、分支等复杂控制流。以下是 LangGraph 架构的详细解析：

1. 核心概念

  • 节点（Node）：节点是图的基本单元，代表一个计算步骤或任务。节点可以是函数、模型调用或其他操作。
  • 边（Edge）：边连接节点，定义数据流和控制流。边可以是有条件的，根据某些条件决定是否执行。
  • 图（Graph）：图由节点和边组成，表示整个工作流或应用逻辑。

2. 主要组件

  • State：状态是图中传递的数据结构，通常是一个字典，包含节点间共享的数据。
  • Nodes：节点是执行具体任务的单元，可以是同步或异步的。
  • Edges：边定义节点之间的关系，支持条件分支和循环。
  • Graph：图是节点和边的集合，表示整个工作流。

3. 工作流程

  • 初始化：创建图并定义节点和边。
  • 执行：从起始节点开始，按照边的定义依次执行节点。
  • 状态更新：每个节点执行后更新状态，传递给下一个节点。
  • 终止：当达到终止条件时，图执行结束。

4. 关键特性

  • 循环支持：LangGraph 支持循环结构，允许节点多次执行。
  • 条件分支：边可以定义条件，根据状态决定执行路径。
  • 异步执行：支持异步节点，适合处理 I/O 密集型任务。
  • 可扩展性：可以轻松添加新节点和边，扩展应用功能。

5. 示例代码

```python from langgraph.graph import Graph from langgraph.nodes import Node from langgraph.edges import Edge

# 定义节点 def node_a(state): state['a'] = 1 return state

def node_b(state): state['b'] = 2 return state

# 创建节点实例 node_a_instance = Node(node_a) node_b_instance = Node(node_b)

# 创建边 edge = Edge(node_a_instance, node_b_instance)

# 创建图 graph = Graph() graph.add_node(node_a_instance) graph.add_node(node_b_instance) graph.add_edge(edge)

# 执行图 initial_state = {} final_state = graph.run(initial_state) print(final_state) ```

6. 应用场景

  • 多智能体系统：多个智能体协作完成任务。
  • 复杂工作流：需要循环、分支等复杂控制流的应用。
  • 数据处理管道：数据在不同节点间流转和处理。

7. 优势

  • 灵活性：支持复杂控制流，适应多种应用场景。
  • 易用性：提供简洁的 API，易于上手和使用。
  • 高效性：异步执行和状态管理提高执行效率。

总结

LangGraph 通过图计算模型，提供了一种灵活且强大的方式来构建多智能体应用和复杂工作流。其核心概念和组件使得开发者能够轻松定义和执行复杂的工作流，适用于多种应用场景。