如何创建一系列步骤¶

先决条件

本指南假设您熟悉以下内容

如何定义和更新图状态

本指南演示了如何构建一个简单的步骤序列。我们将演示

如何构建顺序图
用于构建类似图的内置简写。

摘要¶

要添加一系列节点，我们使用的 .add_node 和 .add_edge 方法：API 参考： START | StateGraph

from langgraph.graph import START, StateGraph

graph_builder = StateGraph(State)

# Add nodes
graph_builder.add_node(step_1)
graph_builder.add_node(step_2)
graph_builder.add_node(step_3)

# Add edges
graph_builder.add_edge(START, "step_1")
graph_builder.add_edge("step_1", "step_2")
graph_builder.add_edge("step_2", "step_3")

我们也可以使用内置简写 .add_sequence

graph_builder = StateGraph(State).add_sequence([step_1, step_2, step_3])
graph_builder.add_edge(START, "step_1")

为什么使用 LangGraph 将应用程序步骤拆分为一个序列？

LangGraph 可以轻松为您的应用程序添加底层持久化层。这允许在节点执行之间对状态进行检查点，因此您的 LangGraph 节点控制着

状态更新如何进行检查点
如何在人工干预工作流中恢复中断
如何使用 LangGraph 的时间旅行功能“回退”和分支执行

它们还决定了执行步骤如何进行流式处理，以及如何使用 LangGraph Studio 可视化和调试您的应用程序。

设置¶

首先，让我们安装 langgraph

pip install -U langgraph

设置 LangSmith 以获得更好的调试体验

注册 LangSmith，快速发现问题并提高您的 LangGraph 项目的性能。LangSmith 允许您使用跟踪数据来调试、测试和监控使用 LangGraph 构建的 LLM 应用程序——在文档中阅读更多关于如何开始的内容。

构建图¶

让我们演示一个简单的用法示例。我们将创建三个步骤的序列

在状态的某个键中填充一个值
更新相同的值
填充一个不同的值

定义状态¶

首先，让我们定义我们的状态。这管理着图的模式，还可以指定如何应用更新。更多详情请参见本指南。

在我们的例子中，我们将只跟踪两个值

from typing_extensions import TypedDict


class State(TypedDict):
    value_1: str
    value_2: int

定义节点¶

我们的节点只是读取图的状态并对其进行更新的 Python 函数。此函数的第一个参数始终是状态

def step_1(state: State):
    return {"value_1": "a"}


def step_2(state: State):
    current_value_1 = state["value_1"]
    return {"value_1": f"{current_value_1} b"}


def step_3(state: State):
    return {"value_2": 10}

注意

请注意，在向状态发出更新时，每个节点只需指定它希望更新的键的值。

默认情况下，这将覆盖相应键的值。您还可以使用归约器 (reducers) 来控制更新的处理方式—— 例如，您可以将后续更新附加到键中，而不是覆盖。更多详情请参见本指南。

定义图¶

我们使用 StateGraph 来定义一个在此状态上操作的图。

然后我们将使用 add_node 和 add_edge 来填充我们的图并定义其控制流。

API 参考： START | StateGraph

from langgraph.graph import START, StateGraph

graph_builder = StateGraph(State)

# Add nodes
graph_builder.add_node(step_1)
graph_builder.add_node(step_2)
graph_builder.add_node(step_3)

# Add edges
graph_builder.add_edge(START, "step_1")
graph_builder.add_edge("step_1", "step_2")
graph_builder.add_edge("step_2", "step_3")

指定自定义名称

您可以使用 .add_node 为节点指定自定义名称

graph_builder.add_node("my_node", step_1)

请注意

.add_edge 接受节点的名称，对于函数，默认是 node.__name__。
我们必须指定图的入口点。为此，我们添加一条指向 START 节点的边。
当没有更多要执行的节点时，图会停止。

接下来我们编译我们的图。这会提供一些关于图的结构的基本检查（例如，识别孤立节点）。如果我们正在通过检查点向应用程序添加持久化，它也会在这里传递进来。

graph = graph_builder.compile()

LangGraph 提供内置工具用于可视化您的图。让我们检查我们的序列。更多可视化详情请参见本指南。

from IPython.display import Image, display

display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

使用方法¶

让我们进行一个简单的调用

graph.invoke({"value_1": "c"})

{'value_1': 'a b', 'value_2': 10}

请注意

我们通过为单个状态键提供一个值来启动调用 (invocation)。我们必须始终为至少一个键提供一个值。
我们传入的值被第一个节点覆盖了。
第二个节点更新了该值。
第三个节点填充了一个不同的值。

内置简写¶

先决条件

.add_sequence 需要 langgraph>=0.2.46

LangGraph 包含一个内置简写 .add_sequence 为了方便

graph_builder = StateGraph(State).add_sequence([step_1, step_2, step_3])
graph_builder.add_edge(START, "step_1")

graph = graph_builder.compile()

graph.invoke({"value_1": "c"})

{'value_1': 'a b', 'value_2': 10}