AI Agent开发学习系列 - LangGraph(1): 用LangGraph创建我们的第一个Agent-CSDN博客

LangGraph是什么？

LangGraph 是一个专门用于构建复杂人工智能应用程序的框架，它基于图论的概念来设计和实现智能系统。这个框架的核心思想是将人工智能应用建模为一个由节点和连接线组成的网络结构，其中每个节点代表一个处理步骤，而连接线则定义了数据如何在不同的处理步骤之间流动。

在 LangGraph 的设计理念中，节点可以执行各种不同的任务，比如调用大型语言模型、使用外部工具、处理数据或者做出决策。这些节点通过边连接起来，形成完整的处理流程。特别重要的是，LangGraph 支持条件边，这意味着系统可以根据当前的状态或条件动态地决定下一步应该执行哪个节点，这使得整个系统具有了智能化的决策能力。
状态管理是 LangGraph 的另一个重要特性。系统会自动维护和更新应用的状态信息，包括对话历史、处理结果、用户偏好等各种数据。这种状态管理机制使得应用能够记住之前的交互内容，从而提供更加个性化和连贯的用户体验。

LangGraph 特别适合构建那些需要多步骤推理、复杂决策逻辑或者需要协调多个工具和服务的应用程序。例如，它可以用来创建一个智能客服代理，这个代理不仅能够理解用户的问题，还能够调用各种工具来查找信息、处理请求，并根据情况决定是否需要将问题转交给人工客服。

在实际应用中，开发者首先需要定义应用的状态结构，然后创建各种处理节点，接着将这些节点连接起来形成处理流程，最后编译整个应用。这种模块化的设计使得系统易于扩展和维护，开发者可以轻松地添加新的功能模块或修改现有的处理逻辑。

LangGraph 与 LangChain 生态系统紧密集成，这意味着它可以充分利用 LangChain 提供的各种组件，比如语言模型接口、工具集成、文档处理等功能。这种集成性大大简化了开发过程，使得开发者可以专注于应用的核心逻辑而不是底层的技术细节。

总的来说，LangGraph 为构建复杂的智能应用提供了一个强大而灵活的平台，它特别适合那些需要处理复杂逻辑、维护状态信息、协调多个组件或者需要动态决策能力的应用场景。通过使用 LangGraph，开发者可以更容易地创建出功能强大、逻辑清晰的智能系统。

创建我们的第一个LangGraph Agent

from typing import Dict, TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph

# Create an agentstate
class AgentState(TypedDict):
    message: str

def greeting_node(state: AgentState) -> AgentState:
    """Simple note that adds a greeting mesage to the state"""
    state["message"] = "Hey " + state["message"] + ", how is your day going?"
    return state

graph = StateGraph(AgentState)

graph.add_node(