前言
“ 智能体的基础是大模型的函数调用,而框架只是对其能力的封装。”
我们首先要明确一个概念,即智能体是基于大模型应用设计的一套机制,其本质是大模型提供的函数调用功能(function call),包括现在的MCP服务;而框架只是对这些原生能力的封装,便于开发人员进行功能开发,而不用去处理太多细节性问题。
所以,在做大模型开发时,虽然要学好框架的使用,但更重要的是要搞明白智能体的运行机制,已经框架在其上做了哪些完善和增强。
Langgraph框架的运作流程
在Langgraph中的核心概念主要有三个——State(状态),Nodes(节点),Edges(边);其中状态的主要载体是StateGraph状态图,其作用是一个全局变量,用来保存智能体执行过程中的数据;而节点是一个个功能节点,比如说模型节点,工具节点等;而边应该叫做条件边,意思是根据边来判断下一个应该执行哪个节点。
简而言之:节点完成工作,边告诉下一步做什么,而State在节点和边中传递参数。

因此,Langgraph开发的智能体是一个基于节点和边为主体的整体,而其有两个特殊节点——start开始节点和end结束节点;所谓的开始节点是只智能体的入口,而结束节点是智能体的终止节点,其它节点则都属于功能节点。
在我们开发一个智能体的过程中,首先我们要指定开始节点和结束节点,然后再根据功能需求填充功能节点。
如下,添加节点和边,并编译图:

其中节点的执行过程是顺序的以及并行的,顺序的是指一个节点执行完毕之后,并把执行结果保存到State中;然后根据边再执行下一个节点或多个节点;之所以又是并行的原因是因为,一个节点执行完成之后可以根据边执行一个或多个下一个节点。
这里说起来可能有点绕,但Langgraph中确实支持多节点执行。
边定义了逻辑如何路由以及图如何决定停止。这是代理工作以及不同节点如何相互通信的重要组成部分

在Langgraph中边有多种类型,主要包括以下几种:
- 普通边:直接从一个节点到下一个节点。
- 条件边:调用一个函数来确定接下来要前往哪个(或哪些)节点。
- 入口点:当用户输入到达时,首先调用哪个节点。
- 条件入口点:调用一个函数来确定当用户输入到达时,首先调用哪个(或哪些)节点。
一个节点可以有多个出边。如果一个节点有多个出边,所有这些目标节点将在下一个超级步骤中并行执行,这就是可以多节点执行的原因。
Langgraph之所以强大的原因,还在于StateGraph状态图中,原因是因为在状态图中可以保存节点执行的所有中间结果;这样当智能体由于某种原因被迫中断时,依然可以根据状态图中的执行结果,随时恢复到当时的运行状态。
最后
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