【LangGraph】强大的功能人类和agent的交互（中）

【LangGraph】强大的功能人类和agent的交互（中）

在上一节我们使用 interrupt 为 agent 添加了人机交互中的断点，进行了人工监督和干预，这一节我们接着讲述手动更新图的状态，更新状态可让我们通过修改代理的操作（甚至修改过去！）来控制代理的轨迹。当您想要纠正代理的错误、探索替代路径或引导代理实现特定目标时，此功能特别有用。

一、更新检查点状态

上一节添加的 interrupt_after 让图标被打断:

 graph = graph_builder.compile(
    checkpointer=memory,
    interrupt_before=["tools"],
    # Note: can also interrupt **after** actions, if desired.
    # interrupt_after=["tools"]
)

在上一节 LLM 刚刚请求使用搜索引擎工具，我们的图表就被打断了。如果我们按照之前的方式继续，该工具将被调用来搜索网络。但是，如果我们认为 agent 不需要使用该工具怎么办？
我们下面来看下怎么来更新图的状态来让 agent 继续：

from langchain_core.messages import AIMessage, ToolMessage
# 提供新的响应消息
answer = (
    "LangGraph is a goo tools."
)
new_messages = [
    # LLM 的 API 期望一些 ToolMessage 来匹配其工具调用。
    ToolMessage(content=answer, tool_call_id=existing_message.tool_calls[0]["id"]),
    # 然后把答放入 LLM
    AIMessage(content=answer),
]
new_messages[-1].pretty_print()

更新图状态

graph.update_state(
    config,
    # 这是待更新的值。我们State中的消息是“仅追加”的，这意味着这将作为追加内容。
    # 这是当前存在的消息状态
    {
   
   "messages": new_messages},
)