Building Agentic Workflows in Python with LangGraph
10 hours ago
- LangGraph 将智能体表示为包含状态、节点和边的图；状态是共享的 TypedDict，节点是更新状态的函数，边定义执行顺序。
- MessagesState 通过 add_messages 归约器提供内置的消息历史，自动累积对话内容。
- 模型调用放置在节点内部；工具使用 @tool 装饰器注册，并通过 bind_tools 绑定到模型。
- ToolNode 负责执行工具；tools_condition 在 ReAct 循环中在图中的模型节点和工具节点之间路由。
- 检查点（例如 InMemorySaver）使用 thread_id 在单独的图调用之间持久化对话状态。
- 标准 ReAct 模式每次使用工具涉及两次模型调用：一次决定调用，一次解释结果。