运行代理¶

代理支持使用 .invoke() 执行以获取完整响应，或使用 .stream() 以增量流式传输输出。本节解释了如何提供输入、解释输出、启用流式处理以及控制执行限制。

基本用法¶

代理可以使用 .invoke() 执行

import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";

const agent = createReactAgent(...);

const response = await agent.invoke(
  { messages: [ { role: "user", content: "what is the weather in sf" } ] }
);

输入和输出¶

代理使用期望输入为 messages 列表的语言模型。因此，代理的输入和输出作为 messages 列表存储在代理状态中的 messages 键下。

输入格式¶

代理输入必须是一个带有 messages 键的对象。支持的格式有

格式	示例
字符串	`{ messages: "Hello" }` — 解释为 HumanMessage
消息对象	`{ messages: { "role": "user", "content": "Hello" } }`
消息列表	`{ messages: [ {"role": "user", "content": "Hello" } ] }`
使用自定义状态	`{ messages: [ {"role": "user", "content": "Hello"} ], "user_name": "Alice" }` — 如果使用自定义的 `stateSchema`

消息会自动转换为 LangChain 的内部消息格式。您可以在 LangChain 文档中了解更多关于 LangChain 消息的信息。

使用自定义代理状态

您可以在输入字典中直接提供在代理状态 schema 中定义的附加字段。这允许根据运行时数据或先前的工具输出实现动态行为。
有关完整详情，请参阅上下文指南。

注意

messages 的字符串输入会转换为 HumanMessage。此行为与 createReactAgent 中的 prompt 参数不同，后者在作为字符串传递时被解释为 SystemMessage。

输出格式¶

代理输出是一个字典，包含

messages: 执行期间交换的所有消息列表（用户输入、助手回复、工具调用）。
可选地，如果配置了结构化输出，则包含 structuredResponse。
如果使用自定义 stateSchema，输出中也可能包含与您定义的字段对应的附加键。这些可以保存工具执行或提示逻辑更新的状态值。

有关使用自定义状态 schema 和访问上下文的更多详细信息，请参阅上下文指南。

流式输出¶

代理支持流式响应，以实现更具响应性的应用程序。这包括

每一步之后的进度更新
生成时的 LLM token
执行期间的自定义工具消息

流式处理在同步和异步模式下都可用

for await (
  const chunk of await agent.stream(
    { messages: [ { role: "user", content: "what is the weather in sf" } ] },
    { streamMode: "updates" },
  )
) {
  console.log(chunk);
}

提示

有关完整详情，请参阅流式处理指南。

最大迭代次数¶

为了控制代理执行并避免无限循环，请设置一个递归限制。这定义了代理在抛出 GraphRecursionError 之前可以执行的最大步数。您可以在运行时或通过 .withConfig() 定义代理时配置 recursionLimit。

运行时.withConfig()

import { GraphRecursionError } from "@langchain/langgraph";
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { initChatModel } from "langchain/chat_models/universal";

const maxIterations = 3;
const recursionLimit = 2 * maxIterations + 1;
const llm = await initChatModel("anthropic:claude-3-5-haiku-latest");
const agent = createReactAgent({
  llm,
  tools: [getWeather]
});

try {
  const response = await agent.invoke(
    { messages: [ { role: "user", content: "what's the weather in sf" } ] },
    { recursionLimit }
  );
} catch (error) {
  if (error instanceof GraphRecursionError) {
    console.log("Agent stopped due to max iterations.");
  } else {
    throw error;
  }
}

import { GraphRecursionError } from "@langchain/langgraph";
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { initChatModel } from "langchain/chat_models/universal";

const maxIterations = 3;
const recursionLimit = 2 * maxIterations + 1;
const llm = await initChatModel("anthropic:claude-3-5-haiku-latest");
const agent = createReactAgent({
  llm,
  tools: [getWeather]
});
const agentWithRecursionLimit = agent.withConfig({ recursionLimit });

try {
  const response = await agentWithRecursionLimit.invoke(
    { messages: [ { role: "user", content: "what's the weather in sf" } ] }
  );
} catch (error) {
  if (error instanceof GraphRecursionError) {
    console.log("Agent stopped due to max iterations.");
  } else {
    throw error;
  }
}