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目前为止，我已经系统学习过AutoGPT和MetaGPT两款智能体框架了。今天来看下另一个多智能体框架：LangGraph。
0. 简介
LangGraph 是在 LangChain 的基础上实现的一个多智能体的运行框架。它扩展了LangChain表达式语言，能够以循环的方式在多个计算步骤中协调多个链（或参与者）。
再详细一点就是：LangChain以及它的表达式语言（LCEL）为开发者构建自定义的链提供了技术支持。从图的角度来看，这种链是有向无环图（DAG）。而在实际的应用场景中，用户会期望构建有环图（cyclic graph）。这就是 LangGraph 存在的意义：帮助用户更好更方便地构建有环图。
LangGraph的核心概念之一是状态。每次图的执行都会创建一个状态，该状态在图中的节点之间传递，每个节点在执行后都会更新此状态。所以，LangGraph呈现的是类似状态机（state machine）的机制。
1. 快速上手
1.1 安装 LangGraph
pip install langgraph
1.2 体验一把 - 上手Demo
from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage from langgraph.graph import END, MessageGraph model = ChatOpenAI(temperature=0) graph = MessageGraph() graph.add_node("oracle", model) graph.add_edge("oracle", END) graph.set_entry_point("oracle") runnable = graph.compile() response = runnable.invoke(HumanMessage("1 + 1 等于几？")) print(response)
输出结果：
1.3 Demo代码详解
1.3.1 LangGraph 使用步骤解析
小小体验了一把之后，下面我们来看看其基本的用法。
（1）首先创建一个图：graph = MessageGraph()
（2）然后，往图中添加节点：graph.add_node("oracle", model)，这个节点的名字叫"oracle"，节点的内容是 model，也就是OpenAI大模型的接口封装。
（3）再然后，添加边：graph.add_edge("oracle", END)，添加了一条从 “oracle” 到 END 的边。END 是内置的节点，结束的意思。
（4）再然后，添加进入节点：graph.set_entry_point("oracle")
（5）编译图：runnable = graph.compile()，complile函数，将图固化下来，就不能再改了。
（6）运行：我们熟悉的 invoke 函数
总结一下步骤：创建图 —> 添加节点 —> 添加边 —> 设置从哪个节点开始运行 —> 编译图 —> 运行。
步骤很清晰，图的生成过程也很简单，就是图的基本元素的创建：节点和边。
1.3.2 从运行结果看 LangGraph 的状态是什么
再看下运行结果（上图），它包含了 HumanMessage 和 AIMessage。这就是所谓的状态传递。输入是HumanMessage，写到状态里传递给 oracle node，然后执行，oracle node返回结果，这个结果更新到状态里，传递给END，END输出最终的状态。
所以，LangGraph 的状态（State）就是一系列 Message 的列表。
1.4 node的形式
上面的node，我们添加的是一个model：graph.add_node("oracle", model)
它其实也可以是一个函数：
def call_oracle(messages: list): return model.invoke(message) graph.add_node("oracle", call_oracle)
1.4.1 node 能不能是一个 Chain ？
思考一个问题：能否用一个Chain作为一个node添加进LangGraph中呢？比如我有下面一个Chain：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "You are a helpful assistant named {name} who always speaks in pirate dialect"), MessagesPlaceholder(variable_name="messages"), ]) chain = prompt | model
我能否把这个chain通过 add_node 添加到图中？就像这样：graph.add_node("oracle", chain)
我的理解：node不能添加一个Chain，因为Chain接收的输入是一个Dict字典类型，而node之间传递的是State，State是一个List，不是Dict。
2. 参考
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