LangGraph 边(Edge)机制完全指南

原创 已于 2025-09-01 14:34:44 修改 · 893 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#edge #数据库 #mysql #langchain #langgraph

于 2025-09-01 14:34:10 首次发布

LangGraph 边(Edge)机制完全指南

1. 核心概念

  • 固定边(add_edge): 实线连接，强制顺序执行
  • 条件边(add_conditional_edges): 虚线选择框，动态路由

2. 语法对比

# 固定边
add_edge("source", "target")  

# 条件边  
add_conditional_edges(
    "source",
    condition_func,
    {
   
   "result1": "node1", "end": END}
)

3. 执行流程图解

最低0.47元/天 解锁文章
not able END function using “add_conditional_edges“ in lang graph
suiusoar
07-12 725
在语言图（lang graph）中使用add_conditional_edges函数未能正常工作
LangGraph 初学者指南：了解状态、节点和边
iCloudEnd的博客
07-30 596
在此图中，状态被定义为一个结构化字典，其中包含一个名为 messages 的键，该键包含一个字符串列表。此状态用于管理节点在执行期间将处理的数据。状态的架构是使用名为State的TypedDict定义的，它指定 messages 是一个带注释的字符串列表。注释包括operator.add，表示可以通过使用加法运算将新消息与现有消息组合来更新列表。此架构确保状态具有一致的结构，并允许在图表执行期间进行正确的类型检查。ReturnNodeValue类用于创建在调用时返回特定消息的节点。
AI Agent开发学习系列 - LangGraph(7): 带有条件判断的Conditional Graph
alex100的博客
08-02 4448
该示例展示了如何使用LangGraph的条件边机制构建动态工作流。通过定义决策函数decide_next_node，系统能根据输入状态（如操作符）自动选择执行加法或减法节点。核心方法add_conditional_edges实现了动态路由，相比固定连接的add_edge更具灵活性。这种设计使得工作流能智能响应不同输入条件，适用于需要分支处理的复杂场景，如示例中根据"+"或"-"运算符选择对应计算节点，最终输出正确结果3。
深入理解Langgraph：Nodes节点与Edges边的核心机制 | 大模型开发必备收藏！
最新发布
Trb201013的博客
10-28 525
Langgraph的核心是Nodes节点和Edges边，前者负责执行业务逻辑，后者控制任务流程。官方文档案例简单，难以应对复杂业务场景。理解其设计哲学和运作机制是解决问题的关键。文章详细介绍了特殊节点（START和END）、节点缓存功能、边路由机制及条件入口点，帮助开发者掌握Langgraph的实际应用方法，解决从学习到实践的过渡问题。
LangGraph 入门与实战
张伟的专栏
03-25 4376
工具的定义，可以参考这篇文章，写的比较详细了，比较方便的就是使用 tools 这个注解。雨飞：使用智普清言的Tools功能实现ToolAgentLangGraph 中最基础的类型是 StatefulGraph，这种图就会在每一个Node之间传递不同的状态信息。然后每一个节点会根据自己定义的逻辑去更新这个状态信息。具体来说，可以继承 TypeDict 这个类去定义状态，下图我们就定义了有四个变量的信息。input:这是输入字符串，代表用户的主要请求。
LangGraph条件边与工具调用
wwx0622的博客
12-05 2987
上一章我们简要介绍了Agent开发框架LangGraph的特点，并基于LangGraph实现了一个简易的应用程序，也即聊天框架。本章节的内容我们介绍LangGraph中的条件边，介绍如何控制对话流程，并讲解简单的工具调用，完善我们的应用程序。在本章节中，我们介绍了如何构造1-n、n-1、n-n的边，并在流程图中引入了工具调用。完整的代码和实验效果如上，大家也快来入手试试吧~下一节，我们介绍如何通过中断来获取外部输入或调整我们的对话流程。
LangGraph从入门到精通(二)——条件边与循环流程实现工具调用
swpucwf的博客
08-20 832
例如下方左右有两个并行运行流程，其中左侧的两个并行节点均有连接到 END 节点，右侧的只有一个，但是最终结果是一模一样的，只要不把 状态 看成是 传递，而是整个图的全局变量，每个节点执行的都是 修改 操作即可。• path_map：可选参数，类型为一个字典，用于表示 返回的path和 节点名称 的映射关系，如果不设置的话，path 的返回值应该是 节点名称。• then：可选参数，在执行 path 节点之后统一选择节点，通过该设置就不需要为后续的每一个节点都设置一个统一的关联节点。普通边 可以直接使用。
LangGraph项目中条件边渲染问题的技术分析与解决方案
gitblog_07702的博客
06-25 620
在LangGraph项目使用过程中，开发者发现通过`get_graph().draw_mermaid_png()`方法生成的状态图可视化结果与预期不符。具体表现为条件边（conditional edges）的渲染出现异常，导致图形结构显示不完整。这是一个典型的图形可视化渲染问题，涉及到LangGraph核心的状态机表示机制。 ## 技术原理分析 LangGraph的状态图可视化基于Mermaid...
LangGraph 使用指南
1.大规模企业集群服务开发和服务架构设计，性能优化等经验。 2.企业级数据仓库0-1落地经验。
04-11 1529
在 LangGraph 中，状态是图执行过程中传递的关键数据结构。LangGraph 与 LangChain 共享许多配置设置。
LangGraph入门与避坑指南：从ReAct到复杂流程编排
java，docker，ai
08-13 792
LangGraph入门教程与避坑指南。告别ReAct模式的“一根筋”，用流程图思想，轻松实现AI Agent的循环与条件判断。本文包含核心代码、状态管理、条件边技巧与3个血泪教训，助你成为AI流程架构师。
LangGraph4j入门指南：构建Java智能体应用
LangGraph4j的核心设计理念围绕“状态驱动的工作流”展开，通过引入四大关键抽象概念：状态图（State Graph）、节点（Node）、边（Edge）以及检查点（Checkpoint），实现了对智能体行为的高度结构化控制。...
决策与循环：LangGraph构建条件执行和带循环的图
m0_53827889的博客
06-05 1686
本文深入探讨LangGraph中的两种流程控制方法：条件边和循环图，以增强AI Agent的决策与迭代能力。条件边通过路由函数实现动态路径选择，模拟if-else逻辑；循环图则通过条件边形成回路，支持迭代优化。文章通过加法/减法选择器和随机数生成器两个实例，分别展示了条件判断和循环执行的实现方式，包括状态定义、节点构建和路由逻辑。这些技术赋予AI Agent自主决策和持续优化的能力，使其能够灵活应对复杂任务。文末提供完整代码示例供读者参考实践。
【AI Agent系列】【LangGraph】1. 进阶实战：给你的 LangGraph 加入条件分支（Conditional edges）
同学小张的博客
04-04 3481
前面我们了解了 LangGraph 的概念和基本构造方法，今天我们来看下 LangGraph 构造中的进阶用法：给边加个条件 - 条件分支（Conditional edges）。
告别DAG！LangGraph用状态拓扑实现LLM工作流进化
2502_91701577的博客
06-20 933
LangGraph：基于图结构的大语言模型应用开发新范式 LangGraph作为新一代并行执行引擎，通过图结构设计解决了大语言模型应用开发中的复杂流程控制难题。其核心技术特点包括：1)状态驱动的编程模型，通过TypedDict强制执行数据结构约束；2)动态路由机制，支持基于状态的条件分支决策；3)异步执行引擎，自动实现并行节点调度。相比传统开发方式，LangGraph将代码复杂度降低60%以上，并行处理性能提升近50%，并提供自动故障恢复能力。该框架特别适用于多智能体协作系统开发，使开发者能够从过程式编程转
LangChain 82 LangGraph 从入门到精通四
AI架构师易筋
02-05 3126
在构建图表时，您需要传入一个状态模式。然后，每个节点都会返回操作以更新该状态。这些操作可以是在状态上设置特定属性（例如，覆盖现有值），也可以是向现有属性添加内容。是设置还是添加是通过注释您用于构建图表的状态对象来表示的。
LangGraph学习笔记(2)
M1rage的博客
03-28 1476
本文使用@tool装饰器的方法来实现自定义工具，在langchain里，@tool装饰器一般用于定义可以被语言模型调用的工具函数。LangChain自定义工具调用实战指南以实现乘法为例，大致流程如下图所示：# 裁判top_p=0.8,api_key='我的api'# 定义一个乘法工具@tool"""将两个数相乘"""#将工具和模型绑定# 定义一个消息图#定义图的入口# 调用模型并返回结果# 定义一个节点#定义调用工具节点# 获得调用参数# 调用工具：2个数相乘。
LangGraph 教程：初学者综合指南（2）
陈开心的博客
01-14 1629
图结构 LangGraph 设计的核心是基于图形的应用程序工作流程表示。该图包含两个主要元素： 节点 - 工作的构建块： LangGraph 中的每个节点代表应用程序中的一个不同的工作或操作单元。这些节点本质上是封装特定任务的 Python 函数。此任务可能涉及多种操作，例如： 与LLM直接沟通，进行文本生成、摘要或其他基于语言的任务。 与外部工具和 API 交互以获取数据或在现实世界中执行操作。 通过格式化、过滤或转换等过程来操作数据。 与用户互动以收集输入或显示信息。
零基础 LangGraph 多智能体开发
Debroon
04-02 5783
想象你正在管理一个在线购物系统，系统状态包含：商品列表、总价、用户信息和折扣信息。​​​​​​​# 使用 TypedDictitems: List[Dict] # 购物车中的商品列表total: float # 总价user_id: str # 用户IDdiscount: float # 折扣率就像是为数据创建一个模板，确保所有节点（员工）都知道，它们可以期望哪些数据字段，以及每个字段的类型。# 主状态包含所有数据items: List[str] # 需要处理的项目列表。
带LangGraph的多智能体工作流
python1234567_的博客
12-04 1832
大型语言模型（LLMs）的出现重塑了AI系统与世界互动和解释的方式。传统上，单个智能体架构被用来处理输入、做出决策并产生输出。然而，随着AI系统规模的扩大，以处理更多复杂、多步骤的任务，研究人员和开发人员越来越多地转向多智能体系统和先进的图结构架构。得益于LangChain和LangGraph等框架的支持，这些创新使得更加灵活、可扩展且协作的AI系统能够执行复杂的任务。
LangGraph入门指南：构建高效LLM Agent
更重要的是，LangGraph内置了**状态管理机制**（State Management），所有节点共享一个全局状态对象，可以在不同步骤间传递数据、上下文与中间结果，从而实现跨阶段的信息延续与协同工作。 在具体实现层面，文章...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值