golang实现langchain graph

golang算法架构leetcode技术php 2025-04-16

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多智能体也可以看作是一个智能体，因为本质上它是一个系统，只是功能多而已。在LangGraph的文档中，使用Multi-agent表示。LangChain的核心优势在于其能够轻松构建自定义链，这些链通常是线性的，类似于有向无环图（DAG），每个步骤都严格按顺序执行，每个任务只有一个输出和一个后续任务，形成一个没有循环的线性流程。

在遇到复杂任务时，比如第一次搜索没有找到想要的内容，我们可能需要进行第二次、第三次搜索，甚至可能需要调用网络搜索来完成。在这种情况下，顺序执行的任务（DAG）显然无法满足需求。请求方和搜索方之间需要经历多次来回沟通，请求方可能会要求搜索方根据反馈调整搜索策略，这种多次的循环沟通才能逐步逼近最终答案。LangGraph概念：

1.StateGraph（状态图）：包含了状态表示的一个图结构。这个图状态代表了一个中心状态对象，它会在执行过程中不断更新。这个图状态对象由图中的节点更新，节点会以键值对的形式，返回对状态属性的操作。2.Nodes（节点）：创建了StateGraph之后，需要向其中添加节点；每个节点都代表一个任务，它们执行的结果会影响StateGraph的状态。这些节点通过边相互连接，形成了一个有向无环图（DAG），确保了任务的正确执行顺序。

3.Edges（边）是连接Nodes（节点）并定义StateGraph（状态图）中节点执行顺序的关键部分。边主要分为以下几种：

起始边（Starting Edge）：作为图的开始，比如在旅行计划中，起始边就是确定你的目的地。一旦目的地被确定，你的旅行计划就可以开始执行了。

普通边（Normal Edges）：这些边表示一个节点总是要在另一个节点之后被调用。在旅行计划中，普通边就像是确定了任务执行的顺序。

条件边（Conditional Edges）：使用函数（通常由LLM提供）来确定首先调用哪个节点。条件边提供了灵活性，使得系统可以根据不同的情况来调整执行的顺序。

由于github.com/tmc/langgraphgo/graph还在不断完善中，这里还未实现条件边。下面看一个简单例子：

package main
import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/tmc/langchaingo/llms"
    "github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
    "github.com/tmc/langgraphgo/graph"
)
func main() {
    model, err := openai.New(
        openai.WithBaseURL("http://127.0.0.1:11434/v1/"),
        openai.WithToken("ollama"),
        openai.WithModel("deepseek-r1:1.5b"),
    )
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    g := graph.NewMessageGraph()
    g.AddNode("oracle", func(ctx context.Context, state []llms.MessageContent) ([]llms.MessageContent, error) {
        r, err := model.GenerateContent(ctx, state, llms.WithTemperature(0.0))
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        return append(state,
            llms.TextParts(llms.ChatMessageTypeAI, r.Choices[0].Content),
        ), nil
    })
    g.AddNode(graph.END, func(ctx context.Context, state []llms.MessageContent) ([]llms.MessageContent, error) {
        return state, nil
    })
    g.AddEdge("oracle", graph.END)
    g.SetEntryPoint("oracle")
    runnable, err := g.Compile()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    ctx := context.Background()
    // Let's run it!
    res, err := runnable.Invoke(ctx, []llms.MessageContent{
        llms.TextParts(llms.ChatMessageTypeHuman, "What is 1 + 1?"),
    })
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(res)
}

执行结果如下：

[{human [{What is 1 + 1?}]} {ai [{1 + 1 equals 2.}]}]

context

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