这两种技术用什么框架实现？langgraph与langchain中有实现的接口吗，详细代码展示。

<think>嗯，用户之前问过关于Agent Reasoning和Planning的关系，现在他们想了解这两种技术用什么框架实现，特别是LangGraph和LangChain是否有相关的接口，并且要求详细的代码示例。首先，我需要确定用户可能对这两个框架的熟悉程度，他们可能已经有一定的AI开发基础，尤其是使用LangChain和LangGraph来构建智能体应用。 用户的问题可以分为两部分：框架实现和具体库中的接口。我需要先解释常见的框架，比如LangChain、LangGraph、AutoGPT等，然后深入LangChain和LangGraph中的具体实现。用户可能希望了解如何在这些框架中构建推理和规划模块，以及具体的代码示例。 接下来，我需要考虑LangChain和LangGraph的关系。LangChain是一个用于构建基于语言模型应用的框架，而LangGraph是它的扩展，支持更复杂的流程，比如多智能体协作或循环图结构。用户可能想知道如何在这两个库中实现规划和推理的逻辑，例如通过自定义节点和边来构建工作流。 在代码示例方面，需要展示如何使用LangGraph创建规划模块，比如任务分解，以及推理模块，比如动态调整策略。可能需要使用到PlanningAgent和ReasoningAgent类，并通过LangGraph的图结构来连接它们。同时，要注意代码的简洁性和可读性，可能需要添加注释说明每个部分的作用。 另外，用户可能对实际应用场景感兴趣，比如电商客服中的任务分解和回复生成。需要确保示例贴近实际，方便用户理解。同时，要提到LangChain中的现有工具，比如LLMChain、AgentExecutor，以及如何与LangGraph结合使用。 最后，需要验证代码是否正确，比如检查LangGraph的版本是否支持add_node和add_edge等函数，确保示例代码能够运行。可能还需要提及使用不同模型（如OpenAI或本地模型）时的配置差异，以及如何处理依赖和安装问题。</think>以下是关于**Agent Reasoning**与**Planning**的框架实现方法，以及在`LangGraph`和`LangChain`中的具体接口与代码示例解析： --- ### 一、主流实现框架概述 | **技术方向** | **常用框架** | **核心能力** | |-------------------|-----------------------------|------------------------------------------| | 符号推理+规划 | PDDL工具链（如FastDownward）| 基于逻辑规则的规划问题求解 | | 概率推理+规划 | Pyro/POMDPs.jl | 处理不确定性的贝叶斯规划 | | 分层任务网络(HTN) | SHOP2/JSHOP3 | 面向复杂任务的分层分解 | | 强化学习规划 | Stable Baselines/RLLib | 通过试错学习最优策略 | | **语言模型驱动** | **LangChain + LangGraph** | 基于LLM的推理与规划流水线构建 | --- ### 二、LangChain与LangGraph中的实现 #### 1. **核心接口设计** - **LangChain** 提供基础组件： - `LLMChain`：语言模型调用管道 - `AgentExecutor`：动作执行引擎 - `Tool`：规划中的原子操作单元 - **LangGraph** 扩展为图结构： - `StateGraph`：定义节点与状态流转 - `Node`：封装推理或规划模块 - `Edge`：条件跳转逻辑 #### 2. **典型代码结构** ```python from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough from langgraph.graph import StateGraph, END # 定义状态类型 class AgentState(TypedDict): input: str reasoning_log: list plan: list # 初始化图 graph = StateGraph(AgentState) ``` --- ### 三、具体实现模块与代码示例 #### 模块1：规划器(Planner)实现 **功能**：将用户目标分解为可执行步骤 ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 规划提示模板 PLANNER_PROMPT = ChatPromptTemplate.from_template(""" 目标：{input} 已知工具：{tools} 请生成JSON格式的步骤列表，包含'step'和'tool'字段： """) # 规划节点函数 def planner_node(state: AgentState): tools = ["搜索", "计算器", "数据库查询"] chain = PLANNER_PROMPT | model.bind(response_format={"type": "json_object"}) plan = chain.invoke({"input": state["input"], "tools": tools}) return {"plan": plan} # 将规划节点加入图 graph.add_node("planner", planner_node) ``` #### 模块2：推理器(Reasoner)实现 **功能**：动态调整规划并处理异常 ```python def reasoner_node(state: AgentState): current_step = state["plan"].pop(0) context = f"当前步骤：{current_step}\n历史记录：{state['reasoning_log']}" # 使用ReAct模式推理 react_prompt = """分析当前步骤可行性： - 所需资源是否满足？ - 是否存在冲突？ 最后返回'proceed'或'update_plan'""" decision = model.invoke(context + react_prompt) if "update_plan" in decision: # 触发规划重生成 new_plan = planner_node(state) return {"plan": new_plan["plan"], "reasoning_log": state["reasoning_log"] + [decision]} else: return {"reasoning_log": state["reasoning_log"] + [decision]} graph.add_node("reasoner", reasoner_node) ``` #### 模块3：执行器(Executor)实现 **功能**：调用具体工具执行规划步骤 ```python from langchain.tools import Tool tools = [ Tool(name="搜索", func=web_search), Tool(name="计算器", func=math_calculator) ] def executor_node(state: AgentState): current_step = state["plan"][0] tool = next(t for t in tools if t.name == current_step["tool"]) result = tool.run(current_step["params"]) return { "plan": state["plan"][1:], "result": state.get("result", []) + [result] } graph.add_node("executor", executor_node) ``` --- ### 四、完整工作流组装 #### 1. 定义状态转移逻辑 ```python # 初始路径：规划 → 推理 → 执行 graph.add_edge("planner", "reasoner") graph.add_edge("reasoner", "executor") # 循环执行直到计划完成 graph.add_conditional_edges( "executor", lambda state: END if len(state["plan"]) == 0 else "reasoner", {True: END, False: "reasoner"} ) # 设置入口点 graph.set_entry_point("planner") ``` #### 2. 编译并运行 ```python app = graph.compile() result = app.invoke({ "input": "预测明年Q1的销售额，需考虑市场增长率", "reasoning_log": [], "plan": [] }) print(result["result"]) # 输出最终执行结果 ``` --- ### 五、关键LangChain/LangGraph接口解析 | **组件** | **类/方法** | **在推理/规划中的作用** | |--------------------|---------------------------|--------------------------------------| | 状态管理 | `StateGraph` | 维护规划执行上下文 | | 条件分支 | `add_conditional_edges()` | 实现推理触发的动态路径调整 | | 工具集成 | `Tool`+ `@tool`装饰器 | 将API、函数等封装为规划原子操作 | | 流控制 | `RunnableBranch` | 根据推理结果选择后续节点 | | 记忆机制 | `BaseMemory` | 存储历史推理日志用于反思优化 | --- ### 六、典型应用场景示例（电商客服） #### 1. 规划阶段 ```json // LangGraph生成的规划输出 { "plan": [ {"step": "验证用户身份", "tool": "数据库查询"}, {"step": "检索订单历史", "tool": "搜索"}, {"step": "计算退货期限", "tool": "计算器"} ] } ``` #### 2. 推理阶段 ```python # 当检测到用户情绪负面时的推理调整 def emotional_reasoning(state): sentiment = analyze_sentiment(state["input"]) if sentiment < 0.3: return {"plan": insert_step(state["plan"], "安抚用户情绪", index=0)} graph.add_node("emotional_check", emotional_reasoning) ``` --- ### 七、性能优化技巧 1. **规划缓存**：对常见目标预生成规划模板 ```python from langchain.cache import SQLiteCache import hashlib def cached_planner(state): key = hashlib.sha256(state["input"].encode()).hexdigest() if key in cache: return cache[key] else: plan = planner_node(state) cache[key] = plan return plan ``` 2. **并行推理**：利用LangGraph的异步支持 ```python async def async_reasoner(state): await asyncio.gather( check_resources(state), validate_dependencies(state) ) ``` --- ### 总结 通过**LangGraph**的有状态图编排与**LangChain**的模块化工具集成，开发者可以高效构建包含推理与规划能力的智能体系统。关键设计模式包括： - 使用**StateGraph**维护规划上下文 - 通过**条件边**实现动态推理跳转 - 将**LLMChain**封装为专用推理节点 - 利用**Tool**抽象化规划动作单元 最新实践表明，结合LangChain Expression Language（LCEL）可进一步提升复杂规划流程的可维护性。开发者应根据具体场景在规划精度（符号方法）与灵活性（神经网络方法）之间权衡选择。