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在智能體開發(fā)框架——Langgraph中的執(zhí)行流程分析 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-9-25 14:19
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“ 智能體的基礎是大模型的函數調用,而框架只是對其能力的封裝?!?/strong>

我們首先要明確一個概念,即智能體是基于大模型應用設計的一套機制,其本質是大模型提供的函數調用功能(function call),包括現在的MCP服務;而框架只是對這些原生能力的封裝,便于開發(fā)人員進行功能開發(fā),而不用去處理太多細節(jié)性問題。

所以,在做大模型開發(fā)時,雖然要學好框架的使用,但更重要的是要搞明白智能體的運行機制,已經框架在其上做了哪些完善和增強。

Langgraph框架的運作流程

在Langgraph中的核心概念主要有三個——State(狀態(tài)),Nodes(節(jié)點),Edges(邊);其中狀態(tài)的主要載體是StateGraph狀態(tài)圖,其作用是一個全局變量,用來保存智能體執(zhí)行過程中的數據;而節(jié)點是一個個功能節(jié)點,比如說模型節(jié)點,工具節(jié)點等;而邊應該叫做條件邊,意思是根據邊來判斷下一個應該執(zhí)行哪個節(jié)點。

簡而言之:節(jié)點完成工作,邊告訴下一步做什么,而State在節(jié)點和邊中傳遞參數。

在智能體開發(fā)框架——Langgraph中的執(zhí)行流程分析-AI.x社區(qū)

因此,Langgraph開發(fā)的智能體是一個基于節(jié)點和邊為主體的整體,而其有兩個特殊節(jié)點——start開始節(jié)點和end結束節(jié)點;所謂的開始節(jié)點是只智能體的入口,而結束節(jié)點是智能體的終止節(jié)點,其它節(jié)點則都屬于功能節(jié)點。

在我們開發(fā)一個智能體的過程中,首先我們要指定開始節(jié)點和結束節(jié)點,然后再根據功能需求填充功能節(jié)點。

如下,添加節(jié)點和邊,并編譯圖:

在智能體開發(fā)框架——Langgraph中的執(zhí)行流程分析-AI.x社區(qū)

其中節(jié)點的執(zhí)行過程是順序的以及并行的,順序的是指一個節(jié)點執(zhí)行完畢之后,并把執(zhí)行結果保存到State中;然后根據邊再執(zhí)行下一個節(jié)點或多個節(jié)點;之所以又是并行的原因是因為,一個節(jié)點執(zhí)行完成之后可以根據邊執(zhí)行一個或多個下一個節(jié)點。

這里說起來可能有點繞,但Langgraph中確實支持多節(jié)點執(zhí)行。

邊定義了邏輯如何路由以及圖如何決定停止。這是代理工作以及不同節(jié)點如何相互通信的重要組成部分

在智能體開發(fā)框架——Langgraph中的執(zhí)行流程分析-AI.x社區(qū)

在Langgraph中邊有多種類型,主要包括以下幾種:

  • 普通邊:直接從一個節(jié)點到下一個節(jié)點。
  • 條件邊:調用一個函數來確定接下來要前往哪個(或哪些)節(jié)點。
  • 入口點:當用戶輸入到達時,首先調用哪個節(jié)點。
  • 條件入口點:調用一個函數來確定當用戶輸入到達時,首先調用哪個(或哪些)節(jié)點。

一個節(jié)點可以有多個出邊。如果一個節(jié)點有多個出邊,所有這些目標節(jié)點將在下一個超級步驟中并行執(zhí)行,這就是可以多節(jié)點執(zhí)行的原因。

Langgraph之所以強大的原因,還在于StateGraph狀態(tài)圖中,原因是因為在狀態(tài)圖中可以保存節(jié)點執(zhí)行的所有中間結果;這樣當智能體由于某種原因被迫中斷時,依然可以根據狀態(tài)圖中的執(zhí)行結果,隨時恢復到當時的運行狀態(tài)。


本文轉載自???????AI探索時代??????? 作者:DFires

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