运行代理

代理可以在两种主要模式下执行

• 同步 使用 .invoke() 或 .stream()

  from langgraph.prebuilt import create_react_agent
  
  agent = create_react_agent(...)
  
  response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]})
  

• 异步 使用 await .ainvoke() 或 async for 与 .astream()

  from langgraph.prebuilt import create_react_agent
  
  agent = create_react_agent(...)
  response = await agent.ainvoke({"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]})
  

代理使用语言模型，该模型期望一个 messages 列表 作为输入。因此，代理的输入和输出以 messages 列表的形式存储在代理状态的 messages 键 下

代理输入必须是包含 messages 键的字典。支持的格式有

消息会自动转换为 LangChain 的内部消息格式。可以在 LangChain 文档中阅读更多关于LangChain 消息的信息

messages 的字符串输入会转换为 HumanMessage

此行为与 create_react_agent 中的 prompt 参数不同，后者在作为字符串传入时会被解释为 SystemMessage

可以在输入字典中直接提供代理状态模式中定义的额外字段，这允许根据运行时数据或先前的工具输出来实现动态行为

详情请参见上下文指南：https://langgraph.com.cn/agents/context/index.html

代理输出是一个 字典 ，包含

• messages：执行期间交换的所有消息列表（用户输入、助手回复、工具调用）
• 可选地，如果配置了结构化输出，则包含 structured_response

• 如果使用自定义 state_schema，输出中还可能包含与自定义的字段对应的额外键

  这些键可以保存工具执行或提示逻辑更新后的状态值
  

有关使用自定义状态模式和访问上下文的更多详细信息，请参见上下文指南

代理支持流式响应，以实现更具响应性的应用程序。这包括

• 每一步之后的 进度更新
• 生成时的 LLM 令牌
• 执行期间的 自定义工具消息

流式传输在同步和异步模式下均可用

• 同步：

  for chunk in agent.stream(
          {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]},
          stream_mode="updates"
  ):
      print(chunk)
  

• 异步：

  async for chunk in agent.astream(
          {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]},
          stream_mode="updates"
  ):
      print(chunk)
  

有关完整详细信息，请参阅流式传输指南

https://langgraph.com.cn/agents/streaming/index.html

要控制代理执行并避免无限循环，请设置 递归限制 。这定义了代理在引发 GraphRecursionError 之前可以执行的最大步骤数。可以在运行时或通过 .with_config() 定义代理时配置 recursion_limit :

• 运行时：

  from langgraph.errors import GraphRecursionError
  from langgraph.prebuilt import create_react_agent
  
  max_iterations = 3
  recursion_limit = 2 * max_iterations + 1
  agent = create_react_agent(
      model="anthropic:claude-3-5-haiku-latest",
      tools=[get_weather]
  )
  
  try:
      response = agent.invoke(
          {"messages": [{"role": "user", "content": "what's the weather in sf"}]},
          {"recursion_limit": recursion_limit},
      )
  except GraphRecursionError:
      print("Agent stopped due to max iterations.")
  

• 定义时：

  from langgraph.errors import GraphRecursionError
  from langgraph.prebuilt import create_react_agent
  
  max_iterations = 3
  recursion_limit = 2 * max_iterations + 1
  agent = create_react_agent(
      model="anthropic:claude-3-5-haiku-latest",
      tools=[get_weather]
  )
  agent_with_recursion_limit = agent.with_config(recursion_limit=recursion_limit)
  
  try:
      response = agent_with_recursion_limit.invoke(
          {"messages": [{"role": "user", "content": "what's the weather in sf"}]},
      )
  except GraphRecursionError:
      print("Agent stopped due to max iterations.")