从LangChain到LangGraph：迁移指南和最佳实践
引言
在现代AI开发中，LangChain和LangGraph被广泛用于处理复杂的代理任务。过去，开发者普遍使用的是LangChain agents，但随着项目需求的变化，以及LangGraph的推出，很多团队开始考虑从legacy LangChain agents迁移到更灵活的LangGraph。本文将深入探讨如何完成这一迁移，确保您的代码不仅高效，而且易于维护。
主要内容
1. LangChain简介
LangChain是一个用于构建智能代理的框架，提供了如AgentExecutor等类来帮助管理代理的行为和工具调用。然而，随着项目需求的复杂化，开发者需要更灵活的处理和扩展能力。
2. 为什么选择LangGraph？
LangGraph提供了类似于LangChain的功能，但具备更好的可扩展性和灵活性，如流式处理和更强的状态管理。它支持反应式（ReAct）代理执行器，使得应用更容易处理上下文和状态。
3. 基础安装
要进行迁移，首先确保安装相关依赖项：
%%capture --no-stderr
%pip install -U langgraph langchain langchain-openai
然后，设置您的OpenAI API密钥：
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
4. 从LangChain迁移到LangGraph
-
代理初始化： 使用LangGraph的
create_react_agent来创建代理，您可以看到，LangChain中的AgentExecutor和LangGraph中的方法调用相似，但LangGraph提供了更加自然的消息传递机制。 -
工具调用： 在LangGraph中，工具调用被集成到消息处理流程中，使得流式处理变得更加直观。
5. 代码示例
以下是一个如何在LangGraph中创建简单代理的示例：
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
def magic_function(input: int) -> int:
"""Applies a magic function to an input."""
return input + 2
tools = [magic_function]
app = create_react_agent(model, tools)
query = "what is the value of magic_function(3)?"
messages = app.invoke({"messages": [("human", query)]})
print(messages["messages"][-1].content)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
6. 常见问题和解决方案
-
访问受限： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
-
状态管理复杂性： 在LangGraph中，所有消息都会被添加到中央状态中，因此开发者需要合理设计消息流程，以避免状态污染。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何从LangChain迁移到LangGraph的基本操作和考虑事项。迁移不仅能提高代码的效率和灵活性，还能大大简化代理的配置和管理。推荐阅读LangGraph的其他how-to guides，以便进一步了解其高级功能。
参考资料
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