#
LangGraph 的核心构建模块

要使用 LangGraph 构建应用程序，需要理解其核心组件。让我们探索构成 LangGraph 应用程序的基础构建模块。

LangGraph 应用程序从 entrypoint 开始，根据执行情况，流程可能流向不同的函数直到抵达 END。

##
1. 状态（State）

State 是 LangGraph 中的核心概念，表示流经应用程序的所有信息。

    from typing_extensions import TypedDict

    class State(TypedDict):
        graph_state: str

状态是 用户自定义 的，因此需要仔细设计字段以包含决策过程所需的所有数据！

> 💡 提示: 仔细考虑应用程序需要在步骤之间跟踪哪些信息。

##
2. 节点（Nodes）

Nodes 是 Python 函数。每个节点：

- 接收状态作为输入
- 执行某些操作
- 返回状态更新

    def node_1(state):
        print("---Node 1---")
        return {"graph_state": state['graph_state'] +" I am"}

    def node_2(state):
        print("---Node 2---")
        return {"graph_state": state['graph_state'] +" happy!"}

    def node_3(state):
        print("---Node 3---")
        return {"graph_state": state['graph_state'] +" sad!"}

举例, 节点可以包含：

- LLM 调用: 生成文本或做出决策
- 工具调用: 与外部系统交互
- 条件逻辑: 决定后续步骤
- 人工干预: 获取用户输入

> 💡 信息: 像 START 和 END 这样的必要节点已直接包含在 LangGraph 中。

##
3. 边（Edges）

Edges 连接节点并定义图中的可能路径：

    import random
    from typing import Literal

    def decide_mood(state) -> Literal["node_2", "node_3"]:

        # 通常我们会根据状态决定下一个节点
        user_input = state['graph_state']

        # 这里我们在节点2和节点3之间简单实现 50/50 的概率分配
        if random.random() < 0.5:

            # 50% 时间， 我们返回节点2
            return "node_2"

        # 50% 时间， 我们返回节点3
        return "node_3"

边可以是：

- 直接边: 始终从节点 A 到节点 B
- 条件边: 根据当前状态选择下一个节点

##
4. 状态图（StateGraph）

StateGraph 是包含整个 agent 工作流的容器：

    from IPython.display import Image, display
    from langgraph.graph import StateGraph, START, END

    # 构建图表
    builder = StateGraph(State)
    builder.add_node("node_1", node_1)
    builder.add_node("node_2", node_2)
    builder.add_node("node_3", node_3)

    # 连接逻辑
    builder.add_edge(START, "node_1")
    builder.add_conditional_edges("node_1", decide_mood)
    builder.add_edge("node_2", END)
    builder.add_edge("node_3", END)

    # 编译
    graph = builder.compile()

可以可视化图表：

    # 可视化
    display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

最重要的是可以调用：

    graph.invoke({"graph_state" : "Hi, this is Lance."})

output :

    ---Node 1---
    ---Node 3---
    {'graph_state': 'Hi, this is Lance. I am sad!'}

##
下一步？

下一节我们将通过构建第一个图表来实践这些概念。该图表将让 Alfred 能够处理电子邮件，进行分类，并在邮件真实时起草初步回复。

< > Update on GitHub