LangGraph代理架构及Router Agent介绍
LangGraph代理模式一、LangGraph代理模式总览
（一）围绕State的焦点机制
LangGraph集成多种代理模式以适配差别AI agent应用场景，这些代理模式均围绕state状态睁开。在前后节点间，中心流程及状态信息依靠state进行传递，state是整个代理模式运作的关键枢纽。
（二）代理架构的控制与类型
随着应用程序需求复杂度的提升，大模子在其中的操作和控制权限也相应增长。LangGraph官方对代理架构的控制水平有清楚界定，从路由代理到全主动接管，大模子介入工作和决策动作徐徐增多。主要的四类代理架构如下：
[*]路由代理（Router Agent）：控制水平相对较低，其运作方式类似编程中的if - else判断语句，大模子根据预设条件选择实行路径。
[*]工具调用代理（Tool - calling Agent ）：大模子具备自主决策调用外部工具（如数据库查询、文本编辑、计算工具等）并实行的本领，根据工具返回结果进一步处理任务。
[*]自主循环代理（Autonomous Loop Agent ）：大模子自主决策并循环实行任务，控制水平较高。它使用预界说步调（包含实行函数、工具调用等）集合不断循环决策，自主判断任务完成环境，直至输出结果。
[*]多代理（Multi - Agent ）：由多个单代理相互协作构成，Agent间可相互输入输出，自主循环交互，能够灵活应对复杂场景。这四类代理架构构成了LangGraph构建AI Agent应用的基础框架，开辟者可在此基础上进行自主研发扩展，以适配更复杂的任务需求。
二、路由代理（Router Agent）详解
（一）原理与场景
路由代理基于条件边概念工作。在LangGraph中，Start节点负责吸取用户输入，大模子借助Router函数，依据输入内容及中心过程进行决策，引导输入走向相应的处理流程。比方，当输入布局化查询哀求时，大概导向数据库操作节点；若输入简朴问候语，则直接返反响应。每个决策路径最终都指向End节点。
（二）代码实现
[*]基础构建：使用dict界说图状态，作为共享状态数据类型。添加由函数构成的节点，在函数内部编写具体逻辑。通过add_edge方法构建节点之间的关联关系，明白数据的流向。比方：
from langgraph.graph import START, StateGraph, END
from langgraph.graph import StateGraph
def node_a(state):
return {"x": state["x"] + 1}
def node_b(state):
return {"x": state["x"] - 2}
builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("node_a", node_a)
builder.add_node("node_b", node_b)
builder.add_edge(START, "node_a")
builder.add_edge("node_a", "node_b")
builder.add_edge("node_b", END)
graph = builder.compile()
在这段代码里，首先从langgraph.graph导入所需对象。接着界说node_a和node_b两个节点函数，分别对共享状态中的x进行加1和减2操作。然后创建StateGraph对象builder，使用add_node方法添加节点，再用add_edge方法构建从START经node_a、node_b到END的路径，完成图的基本构建后，通过compile方法进行编译。
2. 条件边构建：焦点是使用Graph基类中的add_conditional_edges方法，该方法吸取多个重要参数：
[*]source：指定分支起始节点，确定从哪个节点开始进行分支决策。
[*]path：是一个可调用函数，它吸取全局共享状态，返回节点名称或布尔值来决定路由方向。可以是普通函数、异步函数或可运行对象。
[*]path_map（可选）：用于节点名称映射。当path返回的不是直接的节点名称（如布尔值）时，可通过path_map将其映射到具体的节点名称。
[*]then：用于指定在path选择的节点之后实行的节点名称。
class Graph:
def __init__(self) -> None:
self.nodes: dict
self.edges = set]()
self.branches: defaultdict] = defaultdict(dict)
self.support_multiple_edges = False
self.compiled = False
def add_conditional_edges(
self,
source: str,
path: Union[
Callable[..., Union]],
Callable[..., Awaitable]]],
Runnable]],
],
path_map: Optional, list]] = None,
then: Optional = None,
) -> Self:
pass
[*]示例操作：界说路由函数，根据状态值判断返回相应的节点名。添加节点并设置起始节点，使用add_conditional_edges方法添加条件边，传入起始节点和路由函数，完成图的构建、编译及可视化。也可以结合path_map，根据路由函数返回的布尔值映射到差别节点，构建更灵活的路由逻辑。
from langgraph.graph import START, StateGraph, END
from langgraph.graph import StateGraph
from IPython.display import Image, display
def node_a(state):
return {"x": state["x"] + 1}
def node_b(state):
return {"x": state["x"] - 2}
def node_c(state):
return {"x": state["x"] + 1}
def routing_function(state):
if state["x"] == 10:
return "node_b"
else:
return "node_c"
builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("node_a", node_a)
builder.add_node("node_b", node_b)
builder.add_node("node_c", node_c)
builder.set_entry_point("node_a")
# 重点关注
builder.add_conditional_edges("node_a", routing_function)
graph = builder.compile()
display(Image(graph.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/191138c11f6d4707aae5c0127bbf5476.png#pic_center
在该示例中，界说了node_a、node_b、node_c节点函数和routing_function路由函数。routing_function根据共享状态中x的值决定返回node_b或node_c。创建StateGraph对象builder后，添加节点并设node_a为起始节点，通过add_conditional_edges方法添加条件边，编译图后使用display和Image展示可视化图布局，直观呈现路由分支效果。
from langgraph.graph import START, StateGraph, END
from langgraph.graph import StateGraph
from IPython.display import Image, display
def node_a(state):
return {"x": state["x"] + 1}
def node_b(state):
return {"x": state["x"] - 2}
def node_c(state):
return {"x": state["x"] + 1}
def routing_function(state):
if state["x"] == 10:
return True
else:
return False
builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("node_a", node_a)
builder.add_node("node_b", node_b)
builder.add_node("node_c", node_c)
builder.set_entry_point("node_a")
# 重点关注
builder.add_conditional_edges("node_a", routing_function, {True: "node_b", False: "node_c"})
builder.add_edge("node_b", END)
builder.add_edge("node_c", END)
graph = builder.compile()
display(Image(graph.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))
此示例进一步展示了结合path_map的用法。routing_function返回布尔值，通过add_conditional_edges的path_map参数，将True映射到node_b，False映射到node_c，并添加从node_b和node_c到END的边，构建出更灵活的路由逻辑。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/07fbef9709a24af48b1b576a10426613.png#pic_center
（三）优势与劣势
[*]优势：开辟者能够基于业务逻辑预先规划整个流程，对中心过程实现高度可控。其逻辑清楚明了，便于理解和维护，在处理简朴规则的任务时优势明显。
[*]劣势：灵活性方面存在欠缺，面对构建图时未考虑到的边缘环境，难以做出合适的响应。当业务变得复杂时，拓展性受到限制，图布局轻易变得复杂，增长维护本钱。
（四）应用场景
适用于业务逻辑固定明白的场景。比方在电商系统中，可根据订单类型（普通订单、退换货订单等）进行差别的流程处理；在客服问答系统里，依据用户问题类型（产品信息咨询、售后投诉等）转接至差别的处理模块。
三、构建路由代理的关键要点
（一）优势与局限
在构建图布局时，开辟者可以基于业务逻辑和个人需求，对中心过程实现高度可控，预先明白大概出现的问题和分支走向，这使得整个流程具有较好的可管理性。然而，当出现构建图时未考虑到的边缘条件时，路由代理大概无法做出正确响应，其顺应性相对较弱。
（二）路由函数设计
构建路由代理的关键在于公道设计router function。它必要准确判断用户意图，从而确定后续分支路径。在现实业务场景中，判断逻辑往往较为复杂，并非简朴的条件判断。比方上述示例中判断“x = 10”的逻辑，在现实应用中会被更复杂的业务逻辑取代，必要开辟者根据具体需求进行精致化设计。这一过程依靠大模子布局化输出本领，以辨认差别输入模式，做出准确决策。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/fcd741fcfa9d402680d6d11d21e50eed.png#pic_center
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0c9f0b6294de4da3b7e606232488ce1d.png#pic_center
四、其他代理模式简介
（一）工具调用代理（Tool - calling Agent ）
[*]原理：大模子能够自主决策调用外部工具（如数据库查询工具、文本编辑工具、计算工具等）并实行操作，然后依据工具返回的结果进一步处理任务，以此来完成更复杂的功能。
[*]优势与劣势：借助外部丰富的工具，大大拓展了大模子的本领界限，使其能够灵活应对各种差别类型的任务。然而，该代理模式对工具的稳定性有较强依靠，一旦工具出现故障、接口变动等问题，会影响代理的正常工作。同时，公道选择和组合工具必要准确的判断和规划，否则大概导致资源浪费或任务处理失误。
[*]应用场景：广泛应用于必要多种专业工具协同工作的场景。好比科研数据处理，大概必要调用数据采集工具、数据分析工具、画图工具等；在智能写作场景中，会调用语法查抄工具、素材检索工具等辅助创作。
（二）自主循环代理（Autonomous Loop Agent ）
[*]原理：Start节点吸取输入后，大模子使用预界说的步调（包括实行函数、工具调用等）集合不断进行循环决策。在这个过程中，大模子自主判断任务是否完成，若未完成则连续实验，直至认为结果能够输出给用户。
[*]优势与劣势：自主性极高，无需人工过多干预中心过程，能够充分发挥大模子的智能决策本领，尤其擅长处理复杂、实现路径不清楚的任务。但由于模子自主决策过程复杂，导致结果难以预知，调试和优化工作困难，并且决策过程的可表明性较差，不利于对结果进行公道性验证。
[*]应用场景：适用于复杂问题求解场景，如科学研究中的创新算法探索、复杂系统故障诊断等，这些场景必要模子自主实验多种方法找到解决方案。
（三）多代理（Multi - Agent ）
[*]原理：基于LangGraph底层图的构建思绪，由多个单代理（如路由代理、工具调用代理等）相互协作构成。Agent之间可以相互输入输出，实现自主循环交互，共同完成复杂任务。
[*]优势与劣势：差别类型的代剃头挥各自优势，协同处理任务，能够显著提升任务处理的效率和效果，并且扩展性精良，可根据任务需求灵活添加或调整代理。但多个代理之间的通信、协作和任务分配必要精致设计和管理，否则轻易出现冲突或任务衔接不畅的问题。随着代理数量和交互逻辑的增长，整个系统的复杂度会呈指数级上升，维护和调试本钱高昂。
[*]应用场景：适用于大型复杂系统和分布式任务场景。如智能城市管理中，涉及交通管理、能源调度、公共服务等多个范畴的任务必要多代理协作完成；在大型企业的业务流程管理中，采购、生产、销售等多个环节的协同工作也可借助多代理实现高效运作。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]