基于LangGraph的多智能体系统

关注

原创最新推荐文章于 2026-07-05 16:21:41 发布 1.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LangGraph 怎么控制递归次数这一节我们讲讲langgraph图的递归限制 Recursion Limit，递归限制设置了图在单次执行过程中可以执行的最大超级步骤数。一旦达到该限制，LangGraph 将引发 GraphRecursionError 错误。默认情况下，此值设置为 25 步。递归限制可以在运行时为任何图进行设置，并通过配置字典传递给 .invoke 或 .stream 方法。需要注意的是，recursion_limit 是一个独立的配置键，不应像其他用户定义的配置那样放在 configurable 键内部。阅读详情

0. 前言

在这篇文章中，我们将深入分析一个基于LangGraph框架实现的多智能体协作系统。这个系统能够自动完成数据搜索和可视化的任务，是一个展示AI智能体协作的案例。

1. 环境配置与依赖导入

from dotenv import load_dotenv   load_dotenv()  # take environment variables from .env.      from typing import Annotated, Literal   from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults   from langchain_core.tools import tool   from langchain_experimental.utilities import PythonREPL   from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage   from langchain_openai import ChatOpenAI   from langgraph.prebuilt import create_react_agent   from langgraph.graph import MessagesState, END   from langgraph.types import Command   from langgraph.graph import StateGraph, START

这部分代码导入了系统所需的所有依赖包：

• dotenv：用于从.env文件加载环境变量，通常用于存储API密钥等敏感信息
• load_dotenv()：执行环境变量加载

2. 核心组件初始化

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")   tavily_tool = TavilySearchResults(max_results=5)   repl = PythonREPL()

这段代码初始化了三个核心组件：

语言模型初始化
搜索工具初始化
Python执行环境：PythonREPL()：创建Python代码执行环境，用于执行数据可视化相关的代码

3. Python代码执行工具

`@tool   def python_repl_tool(    code: Annotated[str, "The python code to execute to generate your chart."],):       """执行 Python 代码"""       try:           result = repl.run(code)       except BaseException as e:           return f"Failed to execute. Error: {repr(e)}"       result_str = f"Successfully executed:\n\`\`\`python\n{code}\n\`\`\`\nStdout: {result}"       return (           result_str + "\n\nIf you have completed all tasks, respond with FINAL ANSWER."       )`

这是一个关键的工具函数，使用@tool将函数注册为LangChain工具，用于执行Python代码。

4. 系统提示词生成器

def make_system_prompt(suffix: str) -> str:       return (           "You are a helpful AI assistant, collaborating with other assistants to solve a task."           "IMPORTANT: If you have the final answer or deliverable, response with 'FINAL ANSWER'."           f"\n{suffix}"       )

这个函数生成智能体的系统提示词，定义智能体的基本角色和协作性质，使用"FINAL ANSWER"指令来标记完成任务。

5. 智能体节点转换逻辑

def get_next_node(last_message: BaseMessage, goto: str):       if "FINAL ANSWER" in last_message.content:           return END       return goto

这个函数控制工作流的流转逻辑，检查消息内容中是否包含"FINAL ANSWER"，如果包含，则结束整个工作流。

6. 研究智能体实现

research_agent = create_react_agent(       llm,       tools=[tavily_tool],       state_modifier=make_system_prompt(           "You should search for accurate data to use"       ),   )      def research_node(    state: MessagesState,) -> Command[Literal["chart_generator", END]]:       result = research_agent.invoke(state)       result["messages"][-1] = HumanMessage(           content=result["messages"][-1].content, name="researcher"       )       return Command(           update={               "messages": result["messages"],           },           goto="chart_generator",       )

研究智能体的实现包含两个主要部分：

智能体创建：

• 使用create_react_agent创建智能体
• 配置使用GPT-4模型作为基础推理引擎
• 配备了Tavily搜索工具
• 通过state_modifier设置了系统提示，指导代理行为

节点函数实现：

• 接收当前状态作为输入
• 调用智能体处理任务
• 将AI消息转换为人类消息（确保兼容性，并非所有提供商都允许在输入消息列表的最后位置放置AI消息）
• 返回使用update更新后的消息和下一步goto指令

7. 图表生成智能体实现

chart_agent = create_react_agent(       llm,       tools=[python_repl_tool],       state_modifier=make_system_prompt(           "Generate and Run the python code to display the chart"           "Matplotlib code should add: import matplotlib;matplotlib.use('Agg'), in the first line."           "File should save to current directory."       ),   )      def chart_node(state: MessagesState) -> Command[Literal["researcher", END]]:       result = chart_agent.invoke(state)       goto = get_next_node(result["messages"][-1], "researcher")       result["messages"][-1] = HumanMessage(           content=result["messages"][-1].content, name="chart_generator"       )       return Command(           update={               "messages": result["messages"],           },           goto=goto,       )

图表生成智能体的实现细节：

智能体配置：

• 使用相同的GPT-4模型
• 配备Python代码执行工具
• 系统提示词包含具体的图表生成要求，特别注明了使用Matplotlib的配置要求

节点函数特点：

• 处理状态并生成图表
• 使用get_next_node决定流程走向
• 同样将AI消息转换为人类消息
• 返回消息更新和流程指令

8. 工作流配置

workflow = StateGraph(MessagesState)   workflow.add_node("researcher", research_node)   workflow.add_node("chart_generator", chart_node)   workflow.add_edge(START, "researcher")   graph = workflow.compile()

工作流配置的详细说明：

图初始化：创建基于MessagesState的状态图，MessagesState用于追踪消息历史
节点添加：

• 添加研究者节点
• 添加图表生成器节点
• 使用节点名称作为唯一标识

边配置：

• 设置工作流起点为研究者节点
• 通过之前的goto参数隐式定义其他边

图编译：将配置编译为可执行的工作流图

9. 执行流程

for step in graph.stream(       {           "messages": [               (                   "user",                   "First, search the China's GDP over the past 5 years, then make a line chart of it. "                   "Once you make the chart, finish.",               )           ],       },       {"recursion_limit": 10},   ):       print(step)       print('-' * 20)

执行流程的关键点：

初始化参数：

• 设置初始消息为用户查询
• 消息包含明确的任务描述和结束条件

流程控制：使用recursion_limit限制最大步数，防止无限循环

10. 结果展示

智能体代理自动生成的图表：

我们可以在langsmith(https://smith.langchain.com/)中查看追踪执行流程，需要先在环境变量中配置你的langsmith api key：

LANGSMITH_TRACING="true"   LANGSMITH_API_KEY="your key"

查看智能体搜索到的数据和生成的代码：

11. 总结

这个项目展示了如何使用现代AI工具构建一个实用的多智能体系统。通过合理的架构设计和工具选择，实现了一个能够自动完成从数据搜索到可视化的完整工作流。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述