langgraph入门

作者：牛右刀薛面
使用langgraph框架搭建一个简易agent。
最近想学习一下agent相关知识，langgraph似乎挺好的，于是就来试一试。langgraph。看了官网，起核心思想是将agent中的角色和工具都当作是图的Node，整个agent流程通过增加Node之间的边来设定。
官网用的是claude的api，我这里用的OPENAI的api。

1. import json
2. import operator
3. from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
4. from langchain_core.messages import BaseMessage
5. from langchain.tools.render import format_tool_to_openai_function
6. from langgraph.prebuilt import ToolExecutor,ToolInvocation
7. from langchain_core.messages import FunctionMessage
8. from langgraph.graph import StateGraph, END
9. from langchain_core.messages import HumanMessage
10. from langchain_core.tools import tool
13. import os
14. from langchain.chat_models import ChatOpenAI# 用于创建一个LLM大模型对象, .1版本langchain的调用方法from langchain.schema import HumanMessage# 用于区别是user发的消息
15. os.environ['OPENAI_API_KEY']="sk-....."
16. model_name="gpt-3.5-turbo"
17. model = ChatOpenAI(model_name=model_name,temperature=0)# 自定义工具# @tool# def search(query: str) -> str:#     """Look up things online."""#     print(f"search: {query}")#     return "sunny"@tooldefsearch(query:str):"""Call to surf the web."""# This is a placeholder, but don't tell the LLM that...if"sf"in query

复制代码

原文地址：https://blog.csdn.net/xdg15294969271/article/details/143306488