什么是 LangGraph?
LangGraph 是一个专门为 LLM 应用设计的工作流编排框架。它的核心理念是:
- 将复杂任务拆分为状态和转换
- 管理状态之间的流转逻辑
- 处理任务执行过程中的各种异常情况
想象一下购物过程:浏览商品 → 加入购物车 → 结算 → 支付,LangGraph 就是帮助我们管理这种流程的工具。
核心概念解析
1. 状态(State)
状态就像是任务执行过程中的"检查点":
fromimportListclassShoppingStateTypedDict# 当前状态str# 购物车商品Liststr# 总金额float# 用户输入strclassShoppingGraphStateGraphdef__init__selfsuper# 定义状态"browse""add_to_cart""checkout""payment"
2. 状态转换(Transition)
状态转换定义了任务流程的"路线图":
classShoppingControllerdefdefine_transitionsself# 添加状态转换规则"browse""add_to_cart""add_to_cart""browse""add_to_cart""checkout""checkout""payment"defshould_move_to_cartself, state: ShoppingStatebool"""判断是否应该转换到购物车状态"""return"add to cart"in"user_input"
3. 状态持久化
为了保证系统的可靠性,我们需要持久化状态信息:
classStateManagerdef__init__selfdefsave_stateself, session_id:
str
, state:
dictstrdict"""保存状态到 Redis"""setf"shopping_state:
{session_id}
"{session_id}3600# 1小时过期defload_stateself, session_id:
strstrdict"""从 Redis 加载状态"""f"shopping_state:
{session_id}
"{session_id}returnifelseNone
4. 错误恢复机制
任何步骤都可能出错,我们需要优雅地处理这些情况:
classErrorHandlerdef__init__self3asyncdefwith_retryself, func, state:
dictdict"""带重试机制的函数执行"""0whiletryreturnawaitexceptas1ifreturnawaitdefhandle_final_errorself, error, state:
dictdict"""处理最终错误"""# 保存错误状态"error"str# 回退到上一个稳定状态return
实战案例:智能客服系统
让我们看一个实际的例子 - 智能客服系统:
fromimportclassCustomerServiceStateTypedDictListstrstrdictboolclassCustomerServiceGraphStateGraphdef__init__selfsuper# 初始化状态"greeting""understand_intent""handle_query""confirm_resolution"asyncdefgreet_customerself, state: State"""欢迎客户"""awaitf"""
历史对话:
{state[
'conversation_history'
]}
任务:生成合适的欢迎语
要求:
1. 保持专业友好
2. 如果是老客户,表示认出了他们
3. 询问如何帮助
"""{state[
'conversation_history'
]}'conversation_history''conversation_history'f"Assistant:
{response}
"{response}returnasyncdefanalyze_intentself, state: State"""理解用户意图"""awaitf"""
历史对话:
{state[
'conversation_history'
]}
任务:分析用户意图
输出格式:
{
"intent"
:
"退款/咨询/投诉/其他"
,
"confidence"
:
0.95
,
"details"
:
"具体描述"
}
"""{state[
'conversation_history'
]}'conversation_history'{
"intent"
:
"退款/咨询/投诉/其他"
,
"confidence"
:
0.95
,
"details"
:
"具体描述"
}"intent""退款/咨询/投诉/其他""confidence"0.95"details""具体描述"'current_intent'return
使用方法
# 初始化系统asyncdefhandle_customer_queryuser_id:
str
, message:
strstrstr# 加载或创建状态or"conversation_history""current_intent"None"user_info""resolved"False# 添加用户消息"conversation_history"f"User:
{message}
"{message}# 执行状态机流程tryawait# 保存状态return"conversation_history"1exceptasreturnawait
最佳实践
-
状态设计原则
- 保持状态简单清晰
- 只存储必要信息
- 考虑序列化需求
-
转换逻辑优化
- 使用条件转换
- 避免死循环
- 设置最大步骤数
-
错误处理策略
- 实现优雅降级
- 记录详细日志
- 提供回滚机制
-
性能优化
- 使用异步操作
- 实现状态缓存
- 控制状态大小
常见陷阱和解决方案
-
状态爆炸
- 问题:状态数量过多导致维护困难
- 解决:合并相似状态,使用状态组合而不是创建新状态
-
死锁情况
- 问题:状态转换循环导致任务卡住
- 解决:添加超时机制和强制退出条件
-
状态一致性
- 问题:分布式环境下状态不一致
- 解决:使用分布式锁和事务机制
总结
LangGraph 状态机为复杂 AI Agent 任务流程管理提供了一个强大的解决方案:
- 清晰的任务流程管理
- 可靠的状态持久化
- 完善的错误处理
- 灵活的扩展能力
大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了,算是新时代的风口!有小伙伴觉得,作为新领域、新方向人才需求必然相当大,与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少,那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢?是不是更好就业呢?是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢?
答案当然是这样,大模型必然是新风口!
那如何学习大模型 ?
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。
但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习路线完善出来!

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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