在运行时重建图¶

你可能需要在每次新运行时用不同的配置重建图。例如，你可能需要根据配置使用不同的图状态或图结构。本指南将展示如何实现这一点。

注意

在大多数情况下，根据配置定制行为应该由一个单独的图来处理，其中每个节点都可以读取配置并根据配置改变其行为。

先决条件¶

请务必先查看关于如何设置应用程序以进行部署的此操作指南。

定义图¶

假设你有一个应用程序，它包含一个简单的图，该图调用一个LLM并将响应返回给用户。应用程序文件目录如下所示：

my-app/
|-- requirements.txt
|-- .env
|-- openai_agent.py     # code for your graph

其中图在openai_agent.py中定义。

不重建¶

在标准的LangGraph API配置中，服务器使用在openai_agent.py顶层定义的编译图实例，其内容如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import END, START, MessageGraph

model = ChatOpenAI(temperature=0)

graph_workflow = MessageGraph()

graph_workflow.add_node("agent", model)
graph_workflow.add_edge("agent", END)
graph_workflow.add_edge(START, "agent")

agent = graph_workflow.compile()

为了让服务器识别你的图，你需要在LangGraph API配置（langgraph.json）中指定包含CompiledStateGraph实例的变量路径，例如：

{
    "dependencies": ["."],
    "graphs": {
        "openai_agent": "./openai_agent.py:agent",
    },
    "env": "./.env"
}

重建¶

为了让你的图在每次新运行时根据自定义配置重建，你需要重写openai_agent.py，使其提供一个接受配置并返回图（或编译图）实例的函数。假设我们希望为用户ID '1'返回我们现有的图，并为其他用户返回一个工具调用代理。我们可以如下修改openai_agent.py：

from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import END, START, MessageGraph
from langgraph.graph.state import StateGraph
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig


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


model = ChatOpenAI(temperature=0)

def make_default_graph():
    """Make a simple LLM agent"""
    graph_workflow = StateGraph(State)
    def call_model(state):
        return {"messages": [model.invoke(state["messages"])]}

    graph_workflow.add_node("agent", call_model)
    graph_workflow.add_edge("agent", END)
    graph_workflow.add_edge(START, "agent")

    agent = graph_workflow.compile()
    return agent


def make_alternative_graph():
    """Make a tool-calling agent"""

    @tool
    def add(a: float, b: float):
        """Adds two numbers."""
        return a + b

    tool_node = ToolNode([add])
    model_with_tools = model.bind_tools([add])
    def call_model(state):
        return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}

    def should_continue(state: State):
        if state.tool_calls:
            return "tools"
        else:
            return END

    graph_workflow = StateGraph(State)

    graph_workflow.add_node("agent", call_model)
    graph_workflow.add_node("tools", tool_node)
    graph_workflow.add_edge("tools", "agent")
    graph_workflow.add_edge(START, "agent")
    graph_workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue)

    agent = graph_workflow.compile()
    return agent


# this is the graph making function that will decide which graph to
# build based on the provided config
def make_graph(config: RunnableConfig):
    user_id = config.get("configurable", {}).get("user_id")
    # route to different graph state / structure based on the user ID
    if user_id == "1":
        return make_default_graph()
    else:
        return make_alternative_graph()

最后，你需要在langgraph.json中指定你的图创建函数（make_graph）的路径。

{
    "dependencies": ["."],
    "graphs": {
        "openai_agent": "./openai_agent.py:make_graph",
    },
    "env": "./.env"
}

有关LangGraph API配置文件，请参阅此处的更多信息。