使用LangGraph开发太阳能节能计算智能体

大家好，AI领域正从基础的RAG系统向更智能的AI智能体进化，后者能处理更复杂的任务并适应新信息。LangGraph作为LangChain库的扩展，助力开发者构建具有状态管理和循环计算能力的先进AI系统。本文将给大家介绍如何使用LangGraph开发一个太阳能节能计算的智能体。

1.LangGraph概述

LangGraph是LangChain的高级库，为大型语言模型（LLM）带来循环计算能力。它超越了LangChain的线性工作流，通过循环支持复杂的任务处理。

状态：维护计算过程中的上下文，实现基于累积数据的动态决策。

节点：代表计算步骤，执行特定任务，可定制以适应不同工作流。

边：连接节点，定义计算流程，支持条件逻辑，实现复杂工作流。

LangGraph简化了AI开发，自动管理状态，保持上下文，使AI能智能响应变化。它让开发者专注于创新，而非技术细节，同时确保应用程序的高性能和可靠性。

2.逐步构建流程

了解LangGraph后，我们通过实例构建一个AI智能体，用于计算太阳能板节能潜力，并在销售网站上与潜在客户互动，提供个性化节能估算。这个智能体有助于教育客户太阳能的经济效益，并筛选出值得跟进的潜在客户。

2.1 导入必要的库

先导入构建AI助手所需的Python库和模块：

from langchain_core.tools import tool
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import Runnable
from langchain_aws import ChatBedrock
import boto3
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph.message import AnyMessage, add_messages
from langchain_core.messages import ToolMessage
from langchain_core.runnables import RunnableLambda
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langgraph.prebuilt import tools_condition

这些库的导入为利用LangChain、LangGraph和AWS服务来构建AI助手打下了坚实的基础。

2.2 定义计算太阳能节省的工具

接下来，定义一个工具来根据用户每月的电费计算使用太阳能板可能节省的费用。

@tool
def compute_savings(monthly_cost: float) -> float:
    """
    根据用户每月电费计算切换到太阳能时潜在节省的工具。
    
    参数：
        monthly_cost (float)：用户当前的每月电费。
    
    返回：
        dict：包含以下内容的字典：
            - 'number_of_panels'：估计所需的太阳能板数量。
            - 'installation_cost'：估计的安装成本。
            - 'net_savings_10_years'：安装成本后的10年净节省。
    """
    def calculate_solar_savings(monthly_cost):
        # 计算的假设
        cost_per_kWh = 0.28  
        cost_per_watt = 1.50  
        sunlight_hours_per_day = 3.5