LangGraph 深度应用指南：构建下一代Agent系统

LangGraph 深度应用指南：构建下一代Agent系统

LangGraph 是一个基于状态的工作流编排框架，专为构建复杂的多步骤AI应用而设计。以下是深度解析和实战应用示例：

一、LangGraph 核心架构深度解析

1. 状态驱动模型

LangGraph 的核心是状态对象，它在整个工作流中流动并被各个节点修改。状态通常定义为：

from typing import TypedDict, Annotated, List
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph.message import add_messages

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[List[BaseMessage], add_messages]
    user_query: str
    tool_results: list
    current_step: str

2. 节点与边的高级用法

条件边实现动态路由：

def should_continue(state: AgentState) -> str:
    if "需要更多信息" in state["last_output"]:
        return "collect_more_info"
    return "generate_final_response"

graph.add_conditional_edges(
    "decision_node",
    should_continue,
    {
   
   
        "collect_more_info": "info_collection_node",
        "generate_final_response": "response_generation_node"
    }
)

并行节点加速处理：

graph.add_node("research_topic", research_tool)
graph.add_node("check_facts", fact_check_tool)
graph.add_edge("start", "research_topic")
graph.add_edge("start", "check_facts")  # 同时启动
graph.add_edge("research_topic", "aggregate_results")
graph.add_edge(