使用 DeepSeek 构建 LangGraph Agent 指南

使用DeepSeek构建LangGraph Agent的超详细指南

一、前期准备工作

1. 安装必要的库

咱要开始用DeepSeek构建LangGraph Agent啦，第一步就是得把要用的库都安装好。这里主要是DeepSeek和LangGraph这俩Python库。咱就用pip来装，这是Python里超常用的包管理工具，简单又方便。

• 重点：先装DeepSeek库，你就打开命令行，在里面输入pip install deepseek。不过呢，DeepSeek有不同的版本，你得根据自己的实际需求，还有和其他东西的兼容性来选合适的版本。比如说，你要是用的是比较新的Python版本，有些老版本的DeepSeek库可能就不兼容，所以得选个新点的版本。
• 重点：装完DeepSeek，接着装LangGraph库。还是在命令行里，输入pip install langgraph。这样，这俩关键的库就都装到你的系统里啦，后面就能用它们来搞事情咯。

2. 获取DeepSeek API密钥（若有需要）

有些情况下，DeepSeek的服务是得通过API调用的。啥是API调用呢？简单说，就是你通过特定的接口去请求DeepSeek的服务。这时候，你就需要有个API密钥。

• 重点：要拿到这个密钥，你就得先去DeepSeek那边注册个账号。注册完之后，按照他们的指引，一般在账号设置或者专门的API管理页面，就能申请到一个有效的API密钥。这个密钥就像是你的通行证，有了它，你才能合法地调用DeepSeek的服务。拿到密钥之后，要好好保管，别随便告诉别人，不然可能会有安全问题。

二、搭建Agent的基本架构

1. 明确节点功能

在LangGraph里，Agent是由好多节点组成的，每个节点都有自己的小任务。咱们得先把每个节点要干啥想清楚。

• 重点：比如说，咱可以弄个节点专门处理输入进来的文本。就像你给Agent一段乱七八糟的文字，里面可能有很多没用的符号、空格啥的，这个节点就负责把这些噪声去掉，再把文字分成一个一个的词，这就是分词操作。这样处理完之后，文本就变得干干净净，后面处理起来就容易多了。
• 重点：还有一个节点，它的任务就是利用DeepSeek的本事来干活。比如说做知识问答，你问它一个问题，它能通过DeepSeek找到答案。要实现这个节点的功能，就得写个函数。下面是个例子：

import deepseek

def deepseek_query(query):
    # 这里假设deepseek有一个叫query的方法能用来查东西
    result = deepseek.query(query)
    return result

这个函数就是接收一个问题，然后调用DeepSeek的query方法去查询答案，最后把结果返回。

2. 构建节点连接关系

节点功能想好了，接下来就得把这些节点连起来，让它们能一起工作。这就好比搭积木，每个积木都有自己的形状，你得把它们按一定的顺序拼起来。

• 重点：在LangGraph里，我们用它的构建工具来做这件事。比如说，我们有三个节点，一个是输入节点input_node，就像一个大门，数据从这里进来；一个是处理节点process_node，它负责对进来的数据做处理；还有一个输出节点output_node，处理完的数据从这里出去。下面是连接它们的代码：

from langgraph.graph import StateGraph

graph_builder = StateGraph()
# 把输入节点加到图里，给它起个名字叫"input"
graph_builder.add_node("input", input_node)
# 把处理节点加到图里，名字叫"process"
graph_builder.add_node("process", process_node)
# 把输出节点加到图里，名字叫"output"
graph_builder.add_node("output", output_node)
# 告诉这个图，入口是输入节点
graph_builder.set_entry_point("input")
# 从输入节点连一条线到处理节点，意思是数据从输入节点到处理节点
graph_builder.add_edge("input", "process")
# 从处理节点连一条线到输出节点，数据处理完就到输出节点
graph_builder.add_edge("process", "output")

这样，这三个节点就像链条一样连起来了，数据就能按照我们设定的路线流动啦。

三、将DeepSeek集成到Agent工作流程中

1. 数据传递与格式转换

节点连好了，数据就要在节点之间跑来跑去啦。但是DeepSeek对数据的格式是有要求的，就像你去参加一个活动，得穿符合要求的衣服一样。

• 重点：比如说，DeepSeek做知识问答的时候，可能需要特定结构的JSON数据。JSON是一种常见的数据格式，长得有点像字典。所以，在把数据传给和DeepSeek相关的节点之前，你得把数据转换成JSON格式，这就是序列化。等DeepSeek处理完返回结果之后，你又得把JSON格式的结果变回我们能直接用的Python数据类型，这就是反序列化。
• 重点：下面是个简单的序列化和反序列化的例子：

import json

# 假设我们有一个Python字典数据
data = {"question": "这是一个问题"}
# 把Python字典序列化成JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
# 把JSON字符串反序列化成Python字典
original_data = json.loads(json_data)

这样，数据就能以合适的格式在节点之间传递，DeepSeek也能顺利处理啦。

2. 错误处理机制

因为我们要调用DeepSeek这个外部服务，就像你打电话给别人，有可能会遇到各种问题，比如信号不好打不通，或者对方给了你错误的信息。在代码里也是一样，可能会遇到网络连接失败，或者API返回错误结果的情况。

• 重点：为了防止这些问题让我们的程序崩溃，我们要给调用DeepSeek相关功能的代码块加上try - except语句。这就好比给代码穿上了一层保护衣。下面是个例子：

try:
    result = deepseek_query(query)
except Exception as e:
    print(f"调用DeepSeek时出问题啦: {e}")
    # 可以根据实际情况做其他处理，比如返回一个默认值
    result = None

在try里面的代码就是正常调用DeepSeek的代码，如果一切顺利，就会正常得到结果。要是出了问题，就会跳到except里面，把错误信息打印出来，还可以做一些其他的处理，比如给结果赋一个默认值，这样程序就不会因为一个小错误就直接挂掉啦。

四、测试与优化

1. 功能测试

Agent搭好之后，就得看看它好不好用。就像你买了个新玩具，得试试它能不能正常玩。我们要用各种不同的输入场景来测试Agent。

• 重点：比如说，在知识问答这个功能里，你可以问不同类型的问题，有简单的，有复杂的，有关于历史的，有关于科学的。然后看看Agent能不能正确地利用DeepSeek的功能，给出我们想要的答案。如果答案不对，或者根本没反应，那就说明Agent还有问题，得回去检查代码，看看是哪个节点或者连接出了毛病。

2. 性能优化

要是在测试的时候发现Agent反应很慢，就像人做事磨磨蹭蹭的，那就得给它优化优化。可以从这几个方面下手：

• 重点：首先是节点之间的数据传递方式。有时候数据在节点之间传来传去，会有很多不必要的操作，就像人走了很多冤枉路。我们可以想办法减少这些不必要的操作，让数据能更快地流动。
• 重点：然后是缓存DeepSeek的查询结果。如果有些问题经常被问到，每次都去问DeepSeek，就会浪费时间。我们可以把之前问过的问题和答案存起来，下次再遇到一样的问题，就直接从存的地方拿答案，不用再去问DeepSeek了。不过要注意，有些情况下可能不允许缓存，所以得看DeepSeek的规定。
• 重点：最后，要是DeepSeek有一些可以调整的参数，我们也可以试试不同的参数设置。就像调电视的清晰度一样，不同的参数可能会让Agent的性能不一样。我们可以多试试，找到最适合的参数，让Agent跑得更快。