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简介
本文详细介绍了大模型应用开发的两种核心架构：基于LangChain的单体Agent实现（工具定义与记忆功能）和基于LangGraph的多智能体协作系统（共享状态、节点定义与路由逻辑）。通过完整的作家-批评家协作系统代码示例，展示了从基础工具配置到复杂工作流设计的全流程，帮助开发者掌握大模型应用的核心技术架构与实现方法。
单体Agent (LangChain基础**)**
1. 定义工具 (Perception & Tools)
后端映射：API 接口定义。利用 docstring 生成文档，利用 Type Hint 生成参数校验。
from langchain.tools import tool @tool def get_current_price(symbol: str): """ 查询加密货币的当前价格。 Args: symbol: 代币代码 (如 BTC, ETH)，必须大写。 """ # Runtime 执行逻辑 (数据清洗) # 只返回关键字段，避免 Token 浪费 return {"price": 67000, "currency": "USD"}2. 组装与记忆 (Assembly & Memory)
后端映射：依赖注入 + Session 管理。
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain.memory import ConversationBufferMemory # 1. 记忆模块 (Session) memory = ConversationBufferMemory( memory_key="chat_history", # 存放在 Prompt 中的变量名 return_messages=True # Chat 模型必须设为 True ) # 2. 初始化 Agent agent = initialize_agent( tools=[get_current_price], llm=llm, # 配置好 base_url 的 DeepSeek/OpenAI 对象 agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, memory=memory, # 注入记忆 verbose=True # 开启日志，观察思考过程 )多智能体协作 (LangGraph)
核心逻辑：基于图 (Graph)的状态机。通过共享状态 (State) 实现多个 Agent (Nodes) 之间的通信与循环。
1. 定义共享状态 (The State)
后端映射：Redis / 共享内存。所有微服务的通信总线。
import operator from typing import Annotated, List, TypedDict from langchain_core.messages import BaseMessage class AgentState(TypedDict): # 关键点：operator.add 表示新消息是 "append" 而不是覆盖 # 这保证了历史记录的完整性 messages: Annotated[List[BaseMessage], operator.add] loop_count: int2. 定义节点 (The Nodes)
后端映射：微服务 (Microservices)。单一职责，输入 State，输出 State 更新量。
def writer_node(state: AgentState): # 1. 获取上下文 messages = state['messages'] # 2. 执行业务逻辑 (调用 LLM) response = llm.invoke(...) # 3. 返回更新量 (只返回变化的部分) return { "messages": [response], "loop_count": state.get("loop_count", 0) + 1 }3. 构建图与路由 (Graph & Routing)
后端映射：服务编排 / 网关路由。
from langgraph.graph import StateGraph, END workflow = StateGraph(AgentState) # 添加节点 (注册服务) workflow.add_node("writer", writer_node) workflow.add_node("critic", critic_node) # 确定性边缘 (Writer -> Critic) workflow.add_edge("writer", "critic") # 条件边缘 (Critic -> ? 根据逻辑判断) workflow.add_conditional_edges( "critic", # 上游节点 decide_next_step, # 路由函数 (返回 "rewrite" 或 "end") { "rewrite": "writer", "end": END } ) app = workflow.compile() # 编译成可执行对象可运行代码
import operator from typing import Annotated, List, TypedDict, Union from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, BaseMessage from langgraph.graph import StateGraph, END # === === === === === === === === === === === === === === #1. 定义状态(The State)# === === === === === === === === === === === === === === #这就像是后端服务中的 Context 或 Session 对象# 所有节点(Nodes) 都能读取并修改这个 State class AgentState(TypedDict): #Annotated[List, operator.add] 意味着：# 当有节点返回新的 messages 时， 不要覆盖旧的， 而是 append(追加) 到列表后面 messages: Annotated[List[BaseMessage], operator.add]# 用于记录循环次数， 防止死循环 loop_count: int # === === === === === === === === === === === === === === #2. 初始化大脑(The Brain)# === === === === === === === === === === === === === === #这里配置 DeepSeek(兼容 OpenAI 协议) deepseek_api_key_v2 = "test" deepseek_api_base = "https://api.deepseek.com" llm = ChatOpenAI( model = "deepseek-chat", #或者 gpt - 4 openai_api_key = deepseek_api_key_v2, #替换你的 Key openai_api_base = "https://api.deepseek.com/v1", temperature = 0.7, verbose = True ) # === === === === === === === === === === === === === === #3. 定义节点(Nodes / Agents)# === === === === === === === === === === === === === === def writer_node(state: AgentState): "" "作家节点：负责生成内容" "" print(f "\n--- [Writer] 正在思考 (轮次: {state.get('loop_count', 0)}) ---") # 获取历史消息 messages = state['messages'] # 给 Writer 的指令# === 修改点： 根据是否有历史记录， 动态调整 System Prompt === loop_count = state.get("loop_count", 0) if loop_count > 0: #如果不是第一轮， 说明被怼了。 加重语气！ instruction = "" " 你之前的笑话被审核员驳回了。 请仔细阅读审核员（ Critic） 的反馈意见。 1. 绝对不要重复之前的笑话。 2. 根据反馈进行修改， 或者写一个全新的。 3. 目标是让审核员回复 "PASS"。 "" " else :#第一轮， 正常发挥 instruction = "你是一个脱口秀编剧。请写一个关于 Python 程序员的短笑话。" system_prompt = SystemMessage(content = instruction) # 调用 LLM response = llm.invoke([system_prompt] + messages) print(f "📝 [Writer 生成内容]:\n{response.content}")# 更新状态： 追加消息， 并增加计数器 return { "messages": [response], "loop_count": state.get("loop_count", 0) + 1 } def critic_node(state: AgentState): "" "批评家节点：负责审核" "" print("\n--- [Critic] 正在审核 ---") messages = state['messages'] last_joke = messages[-1].content # 给 Critic 的指令 prompt = f "" " 你是一个严厉的批评家。 请点评下面这个笑话： "{last_joke}" 如果笑话非常幽默， 请只回复 "PASS"。 如果笑话一般或不好笑， 请给出修改建议， 并要求重写。 "" " response = llm.invoke([HumanMessage(content = prompt)]) print(f "🧐 [Critic 审核意见]:\n{response.content}") return { "messages": [response] } # === === === === === === === === === === === === === === #4. 定义边缘逻辑(Edges / Routing)# === === === === === === === === === === === === === === def decide_next_step(state: AgentState) - > str: "" "路由函数：决定下一步去哪里" "" messages = state['messages'] last_message = messages[-1].content loop_count = state.get("loop_count", 0) # 兜底机制： 如果尝试超过3次， 强制结束(防止无限死循环) if loop_count >= 5: print("\n--- [System] 尝试次数过多，强制结束 ---") return "end" # 核心判断逻辑 clean_msg = last_message.strip().upper() # 如果 LLM 真的很听话， 只回了 "PASS" if clean_msg == "PASS": print("\n--- [System] 审核通过！ ---") return "end" # 或者稍微宽容一点： 如果它说了 "PASS" 且总字数少于 10 个字符（ 说明没有长篇大论的批评） if "PASS" in clean_msg and len(clean_msg) < 10: print("\n--- [System] 审核通过！ ---") return "end" print("\n--- [System] 审核不通过，打回重写 ---") return "rewrite" # === === === === === === === === === === === === === === #5. 组装图(Graph Assembly)# === === === === === === === === === === === === === === #初始化图， 传入状态类型 workflow = StateGraph(AgentState) # 添加节点 workflow.add_node("writer", writer_node) workflow.add_node("critic", critic_node) # 定义流程# 入口 - > Writer workflow.set_entry_point("writer") # Writer - > Critic(无条件流转) workflow.add_edge("writer", "critic") # Critic - > ? (条件流转) workflow.add_conditional_edges( "critic", #从哪个节点开始判断 decide_next_step, #运行哪个判断函数 { # 映射关系： 函数返回值 - > 下一个节点名 "rewrite": "writer", #如果返回 rewrite， 回到 writer "end": END# 如果返回 end， 结束流程 } ) # 编译图(这也像编译代码一样， 把它变成可执行对象) app = workflow.compile() # === === === === === === === === === === === === === === #6. 运行(Execution)# === === === === === === === === === === === === === === print("🚀 启动 LangGraph工作流...") inputs = { "messages": [HumanMessage(content = "开始工作")], "loop_count": 0 } # stream 模式可以看到每一步的输出 for output in app.stream(inputs): #这里只是为了让主进程挂起等待， 具体的打印已经在节点函数里做了 passAI大模型从0到精通全套学习大礼包
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