什么是 LangGraph？
LangGraph 是一个专门为 LLM 应用设计的工作流编排框架。它的核心理念是：
- 将复杂任务拆分为状态和转换
- 管理状态之间的流转逻辑
- 处理任务执行过程中的各种异常情况
想象一下购物过程：浏览商品 → 加入购物车 → 结算 → 支付，LangGraph 就是帮助我们管理这种流程的工具。
核心概念解析
1. 状态（State）
状态就像是任务执行过程中的"检查点"：
from typing import TypedDict, Listclass ShoppingState(TypedDict):# 当前状态current_step: str# 购物车商品cart_items: List[str]# 总金额total_amount: float# 用户输入user_input: strclass ShoppingGraph(StateGraph):def __init__(self):super().__init__()# 定义状态self.add_node("browse", self.browse_products)self.add_node("add_to_cart", self.add_to_cart)self.add_node("checkout", self.checkout)self.add_node("payment", self.payment)
2. 状态转换（Transition）
状态转换定义了任务流程的"路线图"：
class ShoppingController:def define_transitions(self):# 添加状态转换规则self.graph.add_edge("browse", "add_to_cart")self.graph.add_edge("add_to_cart", "browse")self.graph.add_edge("add_to_cart", "checkout")self.graph.add_edge("checkout", "payment")def should_move_to_cart(self, state: ShoppingState) -> bool:"""判断是否应该转换到购物车状态"""return "add to cart" in state["user_input"].lower()
3. 状态持久化
为了保证系统的可靠性，我们需要持久化状态信息：
class StateManager:def __init__(self):self.redis_client = redis.Redis()def save_state(self, session_id: str, state: dict):"""保存状态到 Redis"""self.redis_client.set(f"shopping_state:{session_id}",json.dumps(state),ex=3600 # 1小时过期)def load_state(self, session_id: str) -> dict:"""从 Redis 加载状态"""state_data = self.redis_client.get(f"shopping_state:{session_id}")return json.loads(state_data) if state_data else None
4. 错误恢复机制
任何步骤都可能出错，我们需要优雅地处理这些情况：
class ErrorHandler:def __init__(self):self.max_retries = 3async def with_retry(self, func, state: dict):"""带重试机制的函数执行"""retries = 0while retries < self.max_retries:try:return await func(state)except Exception as e:retries += 1if retries == self.max_retries:return self.handle_final_error(e, state)await self.handle_retry(e, state, retries)def handle_final_error(self, error, state: dict):"""处理最终错误"""# 保存错误状态state["error"] = str(error)# 回退到上一个稳定状态return self.rollback_to_last_stable_state(state)
实战案例：智能客服系统
让我们看一个实际的例子 - 智能客服系统：
from langgraph.graph import StateGraph, Stateclass CustomerServiceState(TypedDict):conversation_history: List[str]current_intent: struser_info: dictresolved: boolclass CustomerServiceGraph(StateGraph):def __init__(self):super().__init__()# 初始化状态self.add_node("greeting", self.greet_customer)self.add_node("understand_intent", self.analyze_intent)self.add_node("handle_query", self.process_query)self.add_node("confirm_resolution", self.check_resolution)async def greet_customer(self, state: State):"""欢迎客户"""response = await self.llm.generate(prompt=f"""历史对话：{state['conversation_history']}任务：生成合适的欢迎语要求：1. 保持专业友好2. 如果是老客户，表示认出了他们3. 询问如何帮助""")state['conversation_history'].append(f"Assistant: {response}")return stateasync def analyze_intent(self, state: State):"""理解用户意图"""response = await self.llm.generate(prompt=f"""历史对话：{state['conversation_history']}任务：分析用户意图输出格式：{"intent": "退款/咨询/投诉/其他","confidence": 0.95,"details": "具体描述"}""")state['current_intent'] = json.loads(response)return state
使用方法
# 初始化系统
graph = CustomerServiceGraph()
state_manager = StateManager()
error_handler = ErrorHandler()async def handle_customer_query(user_id: str, message: str):# 加载或创建状态state = state_manager.load_state(user_id) or {"conversation_history": [],"current_intent": None,"user_info": {},"resolved": False}# 添加用户消息state["conversation_history"].append(f"User: {message}")# 执行状态机流程try:result = await graph.run(state)# 保存状态state_manager.save_state(user_id, result)return result["conversation_history"][-1]except Exception as e:return await error_handler.with_retry(graph.run,state)
最佳实践
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状态设计原则
- 保持状态简单清晰
- 只存储必要信息
- 考虑序列化需求
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转换逻辑优化
- 使用条件转换
- 避免死循环
- 设置最大步骤数
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错误处理策略
- 实现优雅降级
- 记录详细日志
- 提供回滚机制
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性能优化
- 使用异步操作
- 实现状态缓存
- 控制状态大小
常见陷阱和解决方案
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状态爆炸
- 问题：状态数量过多导致维护困难
- 解决：合并相似状态，使用状态组合而不是创建新状态
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死锁情况
- 问题：状态转换循环导致任务卡住
- 解决：添加超时机制和强制退出条件
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状态一致性
- 问题：分布式环境下状态不一致
- 解决：使用分布式锁和事务机制
总结
LangGraph 状态机为复杂 AI Agent 任务流程管理提供了一个强大的解决方案：
- 清晰的任务流程管理
- 可靠的状态持久化
- 完善的错误处理
- 灵活的扩展能力
