LangGraph篇-ReAct应用

LLM大模型2025-06-24 10:29

ReAct

官方文档地址：langchain-ai.github.io/langgraph/h...

中文文档地址：www.aidoczh.com/langgraph/h...

在本操作指南中，我们将创建一个简单的 ReAct 代理应用程序，该应用程序可以检查天气。该应用程序由一个代理（LLM）和工具组成。当我们与应用程序交互时，我们将首先调用代理（LLM）来决定是否应该使用工具。然后我们将运行一个循环

  1. 如果代理说要采取行动（即调用工具），我们将运行工具并将结果传递回代理
  2. 如果代理没有要求运行工具，我们将结束（响应用户）

预构建的代理

请注意，这里我们将使用预构建的代理。LangGraph 的一大优势是你可以轻松创建自己的代理架构。因此，虽然从这里开始快速构建代理是不错的选择，但我们强烈建议你学习如何构建自己的代理，这样你就可以充分利用 LangGraph。

设置

perl 复制代码 
%pip install -U langgraph langchain-openai

代码

python 复制代码 
#示例：create_react_agent.py
# 首先我们初始化我们想要使用的模型。
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 使用 gpt-4o 模型，设定温度为 0（温度控制生成内容的随机性，0 表示确定性输出）
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

# 对于本教程，我们将使用一个自定义工具，该工具返回两个城市（纽约和旧金山）的预定义天气值
from typing import Literal
from langchain_core.tools import tool


# 定义一个工具函数 get_weather，它根据城市名称返回预定义的天气信息
@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


# 将工具放入一个列表中
tools = [get_weather]

# 导入 create_react_agent 函数，用于创建 REACT 代理
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 使用指定的模型和工具创建 REACT 代理
graph = create_react_agent(model, tools=tools)

使用

首先，让我们可视化刚刚创建的图

python 复制代码 
# 将生成的图片保存到文件
graph_png = graph.get_graph().draw_mermaid_png()
with open("create_react_agent.png", "wb") as f:
    f.write(graph_png)
python 复制代码 
# 定义一个函数用于打印流数据
def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()

让我们使用需要工具调用的输入运行应用程序

ini 复制代码 
# 使用需要工具调用的输入运行应用程序
inputs = {"messages": [("user", "what is the weather in sf")]}
print_stream(graph.stream(inputs, stream_mode="values"))
ini 复制代码 
================================ Human Message =================================

what is the weather in sf
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_jgO5OOUnugRkhRi3wAOHl8Et)
Call ID: call_jgO5OOUnugRkhRi3wAOHl8Et
Args:
city: sf
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

It's always sunny in sf
================================== Ai Message ==================================

The weather in San Francisco is currently sunny.

现在让我们尝试一个不需要工具的问题

ini 复制代码 
# 尝试一个不需要工具的问题
inputs = {"messages": [("user", "who built you?")]}
print_stream(graph.stream(inputs, stream_mode="values"))
ini 复制代码 
================================ Human Message =================================

who built you?
================================== Ai Message ==================================

I was created by OpenAI, a research organization focused on developing and advancing artificial intelligence technology.

向 ReAct 代理添加记忆

本教程将展示如何向预构建的 ReAct 代理添加内存。 请查看 本教程 了解如何开始使用预构建的 ReAct 代理

要启用内存，我们只需要将 checkpointer 传递给 create_react_agents

设置

perl 复制代码 
%pip install -U langgraph langchain-openai

代码

python 复制代码 
#示例：create_react_agent_memory.py
# 首先我们初始化我们想要使用的模型。
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用 gpt-4o 模型，设定温度为 0（温度控制生成内容的随机性，0 表示确定性输出）
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
# 对于本教程，我们将使用一个自定义工具，该工具返回两个城市（纽约和旧金山）的预定义天气值
from typing import Literal
# 从 langchain_core.tools 导入 tool 装饰器
from langchain_core.tools import tool


# 定义一个工具函数 get_weather，它根据城市名称返回预定义的天气信息
@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


# 将工具放入一个列表中
tools = [get_weather]

# 我们可以使用 LangGraph 的检查点器添加"聊天记忆"到图中，以保留交互之间的聊天上下文
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

# 初始化 MemorySaver 实例
memory = MemorySaver()

# 定义图
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 使用指定的模型、工具和检查点器创建 REACT 代理
graph = create_react_agent(model, tools=tools, checkpointer=memory)

用法

让我们与它进行多次交互，以表明它可以记住

python 复制代码 
# 定义一个函数用于打印流数据
def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()
ini 复制代码 
# 配置参数
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
# 输入参数，包含用户消息
inputs = {"messages": [("user", "What's the weather in NYC?")]}
# 打印流输出
print_stream(graph.stream(inputs, config=config, stream_mode="values"))
ini 复制代码 
================================ Human Message =================================

What's the weather in NYC?
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_mdovy4yXSSYrmSlnlVSUacVn)
Call ID: call_mdovy4yXSSYrmSlnlVSUacVn
Args:
city: nyc
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

It might be cloudy in nyc
================================== Ai Message ==================================

The weather in NYC might be cloudy.

请注意，当我们传递相同的线程 ID 时，聊天历史记录会保留

ini 复制代码 
# 再次输入参数，包含用户消息
inputs = {"messages": [("user", "What's it known for?")]}
# 打印流输出
print_stream(graph.stream(inputs, config=config, stream_mode="values"))
markdown 复制代码 
================================ Human Message =================================

What's it known for?
================================== Ai Message ==================================

New York City (NYC) is known for many things, including:

1. **Landmarks and Attractions**: The Statue of Liberty, Times Square, Central Park, Empire State Building, and Brooklyn Bridge.
2. **Cultural Institutions**: Broadway theaters, Metropolitan Museum of Art, Museum of Modern Art (MoMA), and the American Museum of Natural History.
3. **Diverse Neighborhoods**: Areas like Chinatown, Little Italy, Harlem, and Greenwich Village.
4. **Financial Hub**: Wall Street and the New York Stock Exchange.
5. **Cuisine**: A melting pot of global cuisines, famous for its pizza, bagels, and street food.
6. **Media and Entertainment**: Home to major media companies, TV networks, and film studios.
    7. **Fashion**: A global fashion capital, hosting New York Fashion Week.
8. **Sports**: Teams like the New York Yankees, New York Mets, New York Knicks, and New York Rangers.
9. **Public Transportation**: An extensive subway system and iconic yellow taxis.
10. **Events**: New Year's Eve celebration in Times Square, Macy's Thanksgiving Day Parade, and various cultural festivals.

向 ReAct 代理添加系统提示

本教程将展示如何向预构建的 ReAct 代理添加自定义系统提示。 请查看本教程，了解如何开始使用预构建的 ReAct 代理

您可以通过将字符串传递给state_modifier参数来添加自定义系统提示。

设置

perl 复制代码 
%pip install -U langgraph langchain-openai

代码

python 复制代码 
#示例：create_react_agent_system_prompt.py
# 首先我们初始化我们想要使用的模型。
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用 gpt-4o 模型，设定温度为 0（温度控制生成内容的随机性，0 表示确定性输出）
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
# 对于本教程，我们将使用一个自定义工具，该工具返回两个城市（纽约和旧金山）的预定义天气值
from typing import Literal
# 从 langchain_core.tools 导入 tool 装饰器
from langchain_core.tools import tool


# 定义一个工具函数 get_weather，它根据城市名称返回预定义的天气信息
@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


# 将工具放入一个列表中
tools = [get_weather]

# 我们可以在这里添加系统提示
prompt = "Respond in Chinese"

# 定义图
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 使用指定的模型、工具和状态修改器（系统提示）创建 REACT 代理
graph = create_react_agent(model, tools=tools, state_modifier=prompt)

使用

python 复制代码 
# 定义一个函数用于打印流数据
def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()
ini 复制代码 
# 输入参数，包含用户消息
inputs = {"messages": [("user", "What's the weather in NYC?")]}
# 打印流输出
print_stream(graph.stream(inputs, stream_mode="values"))
ini 复制代码 
================================ Human Message =================================

What's the weather in NYC?
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_b02uzBRrIm2uciJa8zDXCDxT)
Call ID: call_b02uzBRrIm2uciJa8zDXCDxT
Args:
city: nyc
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

It might be cloudy in nyc
================================== Ai Message ==================================

A New York potrebbe essere nuvoloso.

向 ReAct 代理添加人机交互

本教程将演示如何向预构建的 ReAct 代理添加人机交互环过程。有关如何开始使用预构建的 ReAct 代理，请参阅本教程

通过将interrupt_before=["tools"]传递给create_react_agent，可以在调用工具之前添加断点。请注意，您需要使用检查点才能使其正常工作。

设置

perl 复制代码 
%pip install -U langgraph langchain-openai

代码

python 复制代码 
#示例：create_react_agent-hitl.py
# 首先我们初始化我们想要使用的模型。
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 使用 gpt-4o 模型，设定温度为 0（温度控制生成内容的随机性，0 表示确定性输出）
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

# 对于本教程，我们将使用一个自定义工具，该工具返回两个城市（纽约和旧金山）的预定义天气值
from typing import Literal

# 从 langchain_core.tools 导入 tool 装饰器
from langchain_core.tools import tool


# 定义一个工具函数 get_weather，它根据城市名称返回预定义的天气信息
@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


# 将工具放入一个列表中
tools = [get_weather]

# 我们需要一个检查点器来启用人机交互模式
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

# 初始化 MemorySaver 实例
memory = MemorySaver()

# 定义图
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 使用指定的模型、工具和检查点器创建 REACT 代理
graph = create_react_agent(
    model, tools=tools, interrupt_before=["tools"], checkpointer=memory
)

使用

python 复制代码 
# 定义一个函数用于打印流数据
def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()
ini 复制代码 
# 配置参数
config = {"configurable": {"thread_id": "42"}}
# 输入参数，包含用户消息
inputs = {"messages": [("user", "What's the weather in SF?")]}

# 打印流输出
print_stream(graph.stream(inputs, config, stream_mode="values"))
vbnet 复制代码 
================================ Human Message =================================

What's the weather in SF?
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
get_weather (call_0OMmuTLec9t8kxMVkllZCSxo)
Call ID: call_0OMmuTLec9t8kxMVkllZCSxo
Args:
city: sf
python 复制代码 
# 获取图的状态快照
snapshot = graph.get_state(config)
# 打印下一步信息
print("Next step: ", snapshot.next)
vbnet 复制代码 
Next step:  ('tools',)
ini 复制代码 
# 打印后续流输出
print_stream(graph.stream(None, config, stream_mode="values"))
ini 复制代码 
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

It's always sunny in sf
================================== Ai Message ==================================

The weather in San Francisco is sunny! 🌞
相关推荐
九硕智慧建筑一体化厂家2 分钟前
楼宇智能优选！KNX总线系统打造稳定高效智能控制体系
运维·人工智能·笔记·智慧城市
古城小栈7 分钟前
QLoRA 训练参数 专题
人工智能·深度学习·机器学习
u0103055278 分钟前
昇腾AI Agent资源超限重置指南
人工智能
雷焰财经13 分钟前
四项目落子香港：宇信科技香港市场的“能力验证”与全球化支点
人工智能·科技
逻辑君19 分钟前
ANNA 意识驱动 RAG 系统
人工智能·机器学习·数据挖掘
美狐美颜sdk19 分钟前
从开发角度分析直播APP：视频美颜SDK接入过程中的技术难点
大数据·人工智能·音视频·美颜sdk·美颜api
美狐美颜SDK开放平台21 分钟前
直播APP源码如何实现美颜功能？视频美颜SDK开发方案详解
android·大数据·人工智能·计算机视觉·直播美颜sdk
CallFay云起未来23 分钟前
2026电商客服机器人系统多少钱？从成本结构到AI客服选型的完整指南
大数据·人工智能·机器人
EAIReport25 分钟前
字节Seedance 2.5深度解析：长时序4K视频生成技术突破与产业落地赋能
大数据·人工智能·音视频
汇智信科25 分钟前
Java 开发汇智网络化学习系统 (E‑Learning) 技术特性与应用场景解析
人工智能·学习·架构·汇智信科·fastclaw·汇智龙虾
热门推荐
01国内可直接用、免费额度/永久免费的大模型API清单（含 SiliconFlow、火山、阿里、智谱、百度、Kimi、DeepSeek、DMXAPI 等）02GitHub 镜像站点032026 国产 AI 大模型横评：DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、星火、豆包谁更能打？04微信历史版本含下载地址（ Windows PC | 安卓 | MAC ）及设置微信不更新05历年考研数学一、数学二、数学三真题试卷及答案PDF06Agnes AI 免费 API 接入指南：文本、生图、生视频，一套接口全免费07AI 编程 IDE 全景解析 2026：Agent 全面接管开发链路082026年7月AI圈大地震：GPT-5.6被政府限制、Claude入驻Slack、Anthropic自研芯片09VSCode+CodeX扩展，无法启动10如何新建文件夹？ 电脑新建文件夹的4种方法