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图片【RMIAD-114】変身 ひなの

书接上文（【AI Agent】【LangGraph】0. 快速上手：协同LangChain，LangGraph帮你用图结构即兴构建多智能体），前边咱们了解了 LangGraph 的观念和基本构造要津，今天咱们来看下 LangGraph 构造中的进阶用法：给边加个要求 - 要求分支（Conditional edges）。

LangGraph 构造的是个图的数据结构，有节点(node) 和边(edge），那它的边也不错是带要求的。如何给边加入要求呢？不错通过 add_conditional_edges 函数添加带要求的边。

1. 完好代码及起初

妄言未几说，先上完好代码，和起初戒指。先跑起来望望遵守再说。

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, BaseMessagefrom langgraph.graph import END, MessageGraphimport jsonfrom langchain_core.messages import ToolMessagefrom langchain_core.tools import toolfrom langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_toolfrom typing import List@tooldef multiply(first_number: int, second_number: int):    """Multiplies two numbers together."""    return first_number * second_numbermodel = ChatOpenAI(temperature=0)model_with_tools = model.bind(tools=[convert_to_openai_tool(multiply)])graph = MessageGraph()def invoke_model(state: List[BaseMessage]):    return model_with_tools.invoke(state)graph.add_node("oracle", invoke_model)def invoke_tool(state: List[BaseMessage]):    tool_calls = state[-1].additional_kwargs.get("tool_calls", [])    multiply_call = None    for tool_call in tool_calls:        if tool_call.get("function").get("name") == "multiply":            multiply_call = tool_call    if multiply_call is None:        raise Exception("No adder input found.")    res = multiply.invoke(        json.loads(multiply_call.get("function").get("arguments"))    )    return ToolMessage(        tool_call_id=multiply_call.get("id"),        content=res    )graph.add_node("multiply", invoke_tool)graph.add_edge("multiply", END)graph.set_entry_point("oracle")def router(state: List[BaseMessage]):    tool_calls = state[-1].additional_kwargs.get("tool_calls", [])    if len(tool_calls):        return "multiply"    else:        return "end"graph.add_conditional_edges("oracle", router, {    "multiply": "multiply",    "end": END,})runnable = graph.compile()response = runnable.invoke(HumanMessage("What is 123 * 456?"))print(response)

起初戒指如下：

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2. 代码详解

底下对上头的代码进行谛视解说。

2.1 add_conditional_edges

领先【RMIAD-114】変身 ひなの，咱们知说念了不错通过 add_conditional_edges 来对边进行要求添加。这部分代码如下：

graph.add_conditional_edges("oracle", router, {    "multiply": "multiply",    "end": END,})

add_conditional_edges罗致三个参数：

· 第一个为这条边的第一个node的称号

· 第二个为这条边的要求

jiuse

· 第三个为要求复返戒指的映射（把柄要求戒指映射到相应的node）

如上头的代码，情理等于往 “oracle” node上添加边，这个node有两条边，一条是往“multiply” node上走，一条是往“END”上走。若何决定往哪个所在去：要求是 router（背面解说），要是 router 复返的是“multiply”，则往“multiply”所在走，要是 router 复返的是 “end”，则走“END”。

来看下这个函数的源码：

def add_conditional_edges(    self,    start_key: str,    condition: Callable[..., str],    conditional_edge_mapping: Optional[Dict[str, str]] = None,) -> None:    if self.compiled:        logger.warning(            "Adding an edge to a graph that has already been compiled. This will "            "not be reflected in the compiled graph."        )    if start_key not in self.nodes:        raise ValueError(f"Need to add_node `{start_key}` first")    if iscoroutinefunction(condition):        raise ValueError("Condition cannot be a coroutine function")    if conditional_edge_mapping and set(        conditional_edge_mapping.values()    ).difference([END]).difference(self.nodes):        raise ValueError(            f"Missing nodes which are in conditional edge mapping. Mapping "            f"contains possible destinations: "            f"{list(conditional_edge_mapping.values())}. Possible nodes are "            f"{list(self.nodes.keys())}."        )    self.branches[start_key].append(Branch(condition, conditional_edge_mapping))

要点是这一句：self.branches[start_key].append(Branch(condition, conditional_edge_mapping))，给现时node添加分支Branch。

2.2 要求 router

要求代码如下：判断执行戒指中是否有 tool_calls 参数，要是有，则复返"multiply"，莫得，则复返“end”。

def router(state: List[BaseMessage]):    tool_calls = state[-1].additional_kwargs.get("tool_calls", [])    if len(tool_calls):        return "multiply"    else:        return "end"

2.3 各node的界说

（1）肇端node：oracle

@tooldef multiply(first_number: int, second_number: int):    """Multiplies two numbers together."""    return first_number * second_numbermodel = ChatOpenAI(temperature=0)model_with_tools = model.bind(tools=[convert_to_openai_tool(multiply)])graph = MessageGraph()def invoke_model(state: List[BaseMessage]):    return model_with_tools.invoke(state)graph.add_node("oracle", invoke_model)

这个node是一个带有Tools 的 ChatOpenAI。在LangChain中使用Tools的注佛教程请看这篇著作：【AI大模子期骗成就】【LangChain系列】5. LangChain初学：智能体Agents模块的实战详解。轻便解说等于：这个node的执行戒指，将复返是否应该使用绑定的Tools。

（2）multiply

def invoke_tool(state: List[BaseMessage]):    tool_calls = state[-1].additional_kwargs.get("tool_calls", [])    multiply_call = None    for tool_call in tool_calls:        if tool_call.get("function").get("name") == "multiply":            multiply_call = tool_call    if multiply_call is None:        raise Exception("No adder input found.")    res = multiply.invoke(        json.loads(multiply_call.get("function").get("arguments"))    )    return ToolMessage(        tool_call_id=multiply_call.get("id"),        content=res    )graph.add_node("multiply", invoke_tool)

这个node的作用等于执行Tools。

2.4 总体历程

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