<think>我们参考引用内容，特别是引用[3]和引用[4]，它们提到了LangGraph的工作流构建以及如何与RAGFlow的Agent功能结合。引用[3]详细描述了在LangGraph中构建工作流的步骤，包括添加节点、条件边等。引用[4]则提到RAG与LangGraph整合，并给出了一个简单的工作流构建代码片段。用户意图：了解如何在LangGraph中调用Ragflow的AGENT功能。根据引用内容，我们可以推测，Ragflow的AGENT功能可以通过LangGraph的工作流节点来调用。具体步骤可能如下：1.在LangGraph中定义一个状态（State），用于在节点间传递数据。2.将Ragflow的AGENT封装成一个节点函数（nodefunction），该函数接收状态，调用Ragflow的AGENT，并返回更新后的状态。3.将该节点添加到LangGraph的工作流中。4.根据需要设置条件边或直接边，以控制工作流的走向。由于Ragflow具体如何提供AGENT功能没有详细说明，我们假设它可以通过一个API调用或者一个函数调用来完成。因此，在LangGraph节点中，我们可以调用这个函数。下面是一个示例代码，展示如何在LangGraph中调用Ragflow的AGENT：步骤：1.定义状态（State）。这里我们使用一个简单的状态，包含消息列表（messages）。2.定义调用RagflowAGENT的节点函数。在这个函数中，我们调用Ragflow的AGENT来处理当前消息，并将返回的结果添加到消息状态中。3.构建工作流，添加节点，设置边。注意：由于RagflowAGENT的具体调用方式未知，这里用伪代码表示调用部分。参考引用[3]和[4]的代码结构，我们可以这样写：```pythonfromlanggraph.graphimportStateGraph,ENDfromlangchain_core.messagesimportHumanMessage,AIMessage#定义状态，这里使用一个简单的状态，包含消息列表classAgentState:messages:list#定义调用RagflowAGENT的节点函数defragflow_agent_node(state:AgentState):#假设我们取最后一条用户消息last_message=state.messages[-1].content#调用RagflowAGENT，这里假设有一个函数ragflow_agent_invoke，它接收用户输入并返回回答#实际调用需要根据Ragflow提供的API或函数来实现agent_response=ragflow_agent_invoke(last_message)#将AI回答添加到消息列表中new_message=AIMessage(content=agent_response)state.messages.append(new_message)return{"messages":state.messages}#构建工作流builder=StateGraph(AgentState)#添加节点，节点名为"ragflow_agent"，对应的函数为ragflow_agent_nodebuilder.add_node("ragflow_agent",ragflow_agent_node)#设置入口点：从入口点指向"ragflow_agent"节点builder.add_edge(START,"ragflow_agent")#设置出口：从"ragflow_agent"节点指向结束builder.add_edge("ragflow_agent",END)#编译工作流graph=builder.compile()#使用工作流inputs={"messages":[HumanMessage(content="用户的问题")]}result=graph.invoke(inputs)```说明：-我们定义了一个状态类`AgentState`，其中包含消息列表。-节点函数`ragflow_agent_node`负责调用Ragflow的AGENT。这里假设`ragflow_agent_invoke`是一个已经实现的函数，它调用Ragflow的AGENT并返回回答字符串。实际使用时需要替换为Ragflow提供的调用方式。-工作流非常简单：开始->调用RagflowAGENT->结束。如果需要更复杂的流程（比如根据AGENT的返回结果决定是否调用其他工具），可以添加条件边。例如，如果AGENT返回的结果中包含需要调用工具的指令，则转向工具节点，否则结束。这类似于引用[3]中的条件边。扩展：如果希望根据AGENT的返回结果决定下一步，可以这样修改：```pythondefwhere_to_go(state):#检查最后一条消息（即AGENT返回的消息）中是否包含工具调用last_message=state.messages[-1].contentif"需要调用工具"inlast_message:#这里根据实际逻辑判断return"call_tool"else:return"end"#添加条件边builder.add_conditional_edges("ragflow_agent",where_to_go,{"call_tool":"tool_node",#如果返回"call_tool"，则转向名为"tool_node"的节点"end":END})#然后添加工具节点（tool_node）以及从工具节点回到ragflow_agent节点的边```注意：以上代码仅为示例，实际调用RagflowAGENT的方法需要参考Ragflow的官方文档。由于Ragflow项目在快速演进（引用[1]），具体调用方式请关注其官方文档和GitHub项目。相关问题：1.Ragflow的AGENT功能具体如何调用？2.在LangGraph中如何处理RagflowAGENT返回的结果？3.如何将RagflowAGENT与其他工具（如搜索工具、计算工具）集成在LangGraph工作流中？引用：[^1]:RAGFlow将从v0.8.0开始原生支持基于图的任务编排系统，并支持以无代码的方式进行编辑；另一方面，RAGFlow也在不断完善各类查询规划算子以简化AgenticRAG以及基于AgenticRAG的各类Agent应用的开发过程，真正从端到端解决企业级RAG应用的各类痛点。RAGFlow一直在快速演进，欢迎关注、star，并积极参与到我们的项目中来！项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow[^2]:RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）引擎。RAGFlow可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的RAG工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。[^3]:where_to_go根据消息的内容决定工作流的走向。如果消息包含工具调用（function_call），则继续执行工具节点，否则结束工作流。7.构建工作流workflow=StateGraph(AgentState)workflow.add_node("agent",function_1)workflow.add_node("tool",function_2)workflow.add_conditional_edges("agent",where_to_go,{"continue":"tool","end":END})workflow.add_edge('tool','agent')workflow.set_entry_point("agent")创建StateGraph对象来定义工作流。add_node：添加代理节点（agent）和工具节点（tool）。add_conditional_edges：根据where_to_go函数的返回值决定流程是继续调用工具节点还是结束。add_edge：确保从工具节点调用完后返回代理节点。set_entry_point("agent")：定义工作流的入口节点为代理节点。8.编译工作流并执行app=workflow.compile()inputs={"messages":[HumanMessage(content="whatisthetemperatureinlasvegas")]}app.invoke(inputs)workflow.compile()：编译整个工作流，准备好执行。创建一个包含用户消息（“whatisthetemperatureinlasvegas”）的输入数据。使用app.invoke(inputs)执行工作流，处理用户输入并返回结果。9.工具执行和响应。[^4]:RAG与LangGraph整合：让知识库支撑Agent高效工作。接入后，我们就可以用他来构建工作流了！builder=StateGraph(MessagesState)````builder.add_node("tool_calling_llm",tool_calling_llm)````builder.add_edge(START,"tool_calling_llm")``builder.add_edge("tool_calling_llm",END)````graph=builder.compile()。</think>### LangGraph调用Ragflow AGENT的方法
在LangGraph中调用Ragflow AGENT需要结合两者的工作流机制，以下是具体实现步骤：
#### 1. **定义状态模型**
创建状态类存储工作流数据：
```python
from typing import Annotated, List
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph import StateGraph
class AgentState:
messages: Annotated[List[BaseMessage], lambda x, y: x + y]
```
#### 2. **封装Ragflow AGENT节点**
将Ragflow AGENT封装为LangGraph节点：
```python
from ragflow import RagflowAgent # 导入Ragflow SDK
def ragflow_agent_node(state: AgentState):
# 初始化Ragflow AGENT（需配置API密钥和知识库）
agent = RagflowAgent(
knowledge_base_id="your_kb_id",
api_key="your_api_key"
)
# 获取最新用户消息
user_query = state.messages[-1].content
# 调用Ragflow AGENT获取响应
response = agent.query(
query=user_query,
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
# 将响应添加到消息流
return {"messages": [AIMessage(content=response)]}
```
#### 3. **构建工作流**
```python
# 创建工作流图
builder = StateGraph(AgentState)
# 添加Ragflow节点
builder.add_node("ragflow_agent", ragflow_agent_node)
# 设置入口点
builder.set_entry_point("ragflow_agent")
# 设置结束点
builder.add_edge("ragflow_agent", END)
# 编译工作流
ragflow_workflow = builder.compile()
```
#### 4. **执行工作流**
```python
# 输入用户查询
inputs = {
"messages": [
HumanMessage(content="Ragflow如何解决企业级RAG应用的痛点?")
]
}
# 执行工作流
result = ragflow_workflow.invoke(inputs)
# 获取最终响应
final_response = result["messages"][-1].content
print(final_response)
```
#### 关键配置说明：
1. **Ragflow连接配置**
- 需设置`knowledge_base_id`指向特定知识库
- 通过`api_key`进行身份验证
- 支持参数配置：`temperature`、`max_tokens`等
2. **工作流扩展**
- 可添加工具调用节点：
```python
builder.add_node("tool_node", tool_executor)
builder.add_edge("tool_node", "ragflow_agent")
```
- 支持条件分支：
```python
builder.add_conditional_edges(
"ragflow_agent",
route_logic, # 路由判断函数
{"tool_call": "tool_node", "end": END}
)
```
#### 注意事项：
1. 确保安装最新版Ragflow SDK：`pip install ragflow>=0.8.0`
2. 工作流状态需包含`messages`字段以兼容LangGraph
3. 企业级应用建议启用Ragflow的[深度文档理解](https://github.com/infiniflow/ragflow)功能
4. 复杂场景可使用`StateGraph.add_conditional_edges()`实现动态路由
> 引用说明：Ragflow从v0.8.0开始原生支持基于图的任务编排系统，简化了Agentic RAG应用的开发过程[^1]。其深度文档理解引擎能处理复杂格式数据并提供可靠引用[^2]。LangGraph的图状态机制可实现灵活的工作流编排[^3][^4]。
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