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本快速入门演示如何使用 LangGraph 的图 API 或函数式 API 构建一个计算器智能体。

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如果你倾向于将智能体定义为节点和边的图，请使用图 API。
如果你倾向于将智能体定义为单个函数，请使用函数式 API。

有关概念性信息，请参阅图 API 概述和函数式 API 概述。

对于此示例，你需要设置一个 Claude (Anthropic) 账户并获取 API 密钥。然后，在你的终端中设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量。

使用图 API
使用函数式 API

1. 定义工具和模型

在此示例中，我们将使用 Claude Sonnet 4.5 模型，并定义用于加法、乘法和除法的工具。

import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import * as z from "zod";

const model = new ChatAnthropic({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  temperature: 0,
});

// 定义工具
const add = tool(({ a, b }) => a + b, {
  name: "add",
  description: "将两个数字相加",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const multiply = tool(({ a, b }) => a * b, {
  name: "multiply",
  description: "将两个数字相乘",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const divide = tool(({ a, b }) => a / b, {
  name: "divide",
  description: "将两个数字相除",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

// 为 LLM 增强工具功能
const toolsByName = {
  [add.name]: add,
  [multiply.name]: multiply,
  [divide.name]: divide,
};
const tools = Object.values(toolsByName);
const modelWithTools = model.bindTools(tools);

2. 定义状态

图的状态用于存储消息和 LLM 调用次数。

LangGraph 中的状态在智能体执行期间持续存在。MessagesValue 提供了一个内置的归约器用于追加消息。llmCalls 字段使用带有 (x, y) => x + y 的 ReducedValue 来累积计数。

import {
  StateGraph,
  StateSchema,
  MessagesValue,
  ReducedValue,
  GraphNode,
  ConditionalEdgeRouter,
  START,
  END,
} from "@langchain/langgraph";
import { z } from "zod/v4";

const MessagesState = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
  llmCalls: new ReducedValue(
    z.number().default(0),
    { reducer: (x, y) => x + y }
  ),
});

3. 定义模型节点

模型节点用于调用 LLM 并决定是否调用工具。

import { SystemMessage } from "@langchain/core/messages";

const llmCall: GraphNode<typeof MessagesState> = async (state) => {
  const response = await modelWithTools.invoke([
    new SystemMessage(
      "你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术运算。"
    ),
    ...state.messages,
  ]);
  return {
    messages: [response],
    llmCalls: 1,
  };
};

4. 定义工具节点

工具节点用于调用工具并返回结果。

import { AIMessage, ToolMessage } from "@langchain/core/messages";

const toolNode: GraphNode<typeof MessagesState> = async (state) => {
  const lastMessage = state.messages.at(-1);

  if (lastMessage == null || !AIMessage.isInstance(lastMessage)) {
    return { messages: [] };
  }

  const result: ToolMessage[] = [];
  for (const toolCall of lastMessage.tool_calls ?? []) {
    const tool = toolsByName[toolCall.name];
    const observation = await tool.invoke(toolCall);
    result.push(observation);
  }

  return { messages: result };
};

5. 定义结束逻辑

条件边函数用于根据 LLM 是否进行了工具调用来路由到工具节点或结束。

const shouldContinue: ConditionalEdgeRouter<typeof MessagesState, "toolNode"> = (state) => {
  const lastMessage = state.messages.at(-1);

  // 在访问 tool_calls 之前检查它是否是 AIMessage
  if (!lastMessage || !AIMessage.isInstance(lastMessage)) {
    return END;
  }

  // 如果 LLM 进行了工具调用，则执行操作
  if (lastMessage.tool_calls?.length) {
    return "toolNode";
  }

  // 否则，我们停止（回复用户）
  return END;
};

6. 构建并编译智能体

智能体使用 StateGraph 类构建，并使用 compile 方法编译。

const agent = new StateGraph(MessagesState)
  .addNode("llmCall", llmCall)
  .addNode("toolNode", toolNode)
  .addEdge(START, "llmCall")
  .addConditionalEdges("llmCall", shouldContinue, ["toolNode", END])
  .addEdge("toolNode", "llmCall")
  .compile();

// 调用
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";
const result = await agent.invoke({
  messages: [new HumanMessage("将 3 和 4 相加。")],
});

for (const message of result.messages) {
  console.log(`[${message.type}]: ${message.text}`);
}

要了解如何使用 LangSmith 追踪你的智能体，请参阅 LangSmith 文档。

恭喜！你已经使用 LangGraph 图 API 构建了你的第一个智能体。

完整代码示例

// 步骤 1: 定义工具和模型

import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import * as z from "zod";

const model = new ChatAnthropic({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  temperature: 0,
});

// 定义工具
const add = tool(({ a, b }) => a + b, {
  name: "add",
  description: "将两个数字相加",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const multiply = tool(({ a, b }) => a * b, {
  name: "multiply",
  description: "将两个数字相乘",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const divide = tool(({ a, b }) => a / b, {
  name: "divide",
  description: "将两个数字相除",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

// 为 LLM 增强工具功能
const toolsByName = {
  [add.name]: add,
  [multiply.name]: multiply,
  [divide.name]: divide,
};
const tools = Object.values(toolsByName);
const modelWithTools = model.bindTools(tools);

// 步骤 2: 定义状态

import {
  StateGraph,
  StateSchema,
  MessagesValue,
  ReducedValue,
  GraphNode,
  ConditionalEdgeRouter,
  START,
  END,
} from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const MessagesState = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
  llmCalls: new ReducedValue(
    z.number().default(0),
    { reducer: (x, y) => x + y }
  ),
});

// 步骤 3: 定义模型节点

import { SystemMessage, AIMessage, ToolMessage } from "@langchain/core/messages";

const llmCall: GraphNode<typeof MessagesState> = async (state) => {
  return {
    messages: [await modelWithTools.invoke([
      new SystemMessage(
        "你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术运算。"
      ),
      ...state.messages,
    ])],
    llmCalls: 1,
  };
};

// 步骤 4: 定义工具节点

const toolNode: GraphNode<typeof MessagesState> = async (state) => {
  const lastMessage = state.messages.at(-1);

  if (lastMessage == null || !AIMessage.isInstance(lastMessage)) {
    return { messages: [] };
  }

  const result: ToolMessage[] = [];
  for (const toolCall of lastMessage.tool_calls ?? []) {
    const tool = toolsByName[toolCall.name];
    const observation = await tool.invoke(toolCall);
    result.push(observation);
  }

  return { messages: result };
};

// 步骤 5: 定义决定是否结束的逻辑
import { ConditionalEdgeRouter, END } from "@langchain/langgraph";

const shouldContinue: ConditionalEdgeRouter<typeof MessagesState, "toolNode"> = (state) => {
  const lastMessage = state.messages.at(-1);

  // 在访问 tool_calls 之前检查它是否是 AIMessage
  if (!lastMessage || !AIMessage.isInstance(lastMessage)) {
    return END;
  }

  // 如果 LLM 进行了工具调用，则执行操作
  if (lastMessage.tool_calls?.length) {
    return "toolNode";
  }

  // 否则，我们停止（回复用户）
  return END;
};

// 步骤 6: 构建并编译智能体
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";
import { StateGraph, START, END } from "@langchain/langgraph";

const agent = new StateGraph(MessagesState)
  .addNode("llmCall", llmCall)
  .addNode("toolNode", toolNode)
  .addEdge(START, "llmCall")
  .addConditionalEdges("llmCall", shouldContinue, ["toolNode", END])
  .addEdge("toolNode", "llmCall")
  .compile();

// 调用
const result = await agent.invoke({
  messages: [new HumanMessage("将 3 和 4 相加。")],
});

for (const message of result.messages) {
  console.log(`[${message.type}]: ${message.text}`);
}

1. 定义工具和模型

在此示例中，我们将使用 Claude Sonnet 4.5 模型，并定义用于加法、乘法和除法的工具。

import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import * as z from "zod";

const model = new ChatAnthropic({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  temperature: 0,
});

// 定义工具
const add = tool(({ a, b }) => a + b, {
  name: "add",
  description: "将两个数字相加",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const multiply = tool(({ a, b }) => a * b, {
  name: "multiply",
  description: "将两个数字相乘",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const divide = tool(({ a, b }) => a / b, {
  name: "divide",
  description: "将两个数字相除",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

// 为 LLM 增强工具功能
const toolsByName = {
  [add.name]: add,
  [multiply.name]: multiply,
  [divide.name]: divide,
};
const tools = Object.values(toolsByName);
const modelWithTools = model.bindTools(tools);

2. 定义模型节点

模型节点用于调用 LLM 并决定是否调用工具。

import { task, entrypoint } from "@langchain/langgraph";
import { SystemMessage } from "@langchain/core/messages";

const callLlm = task({ name: "callLlm" }, async (messages: BaseMessage[]) => {
  return modelWithTools.invoke([
    new SystemMessage(
      "你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术运算。"
    ),
    ...messages,
  ]);
});

3. 定义工具节点

工具节点用于调用工具并返回结果。

import type { ToolCall } from "@langchain/core/messages/tool";

const callTool = task({ name: "callTool" }, async (toolCall: ToolCall) => {
  const tool = toolsByName[toolCall.name];
  return tool.invoke(toolCall);
});

4. 定义智能体

import { addMessages } from "@langchain/langgraph";
import { type BaseMessage } from "@langchain/core/messages";

const agent = entrypoint({ name: "agent" }, async (messages: BaseMessage[]) => {
  let modelResponse = await callLlm(messages);

  while (true) {
    if (!modelResponse.tool_calls?.length) {
      break;
    }

    // 执行工具
    const toolResults = await Promise.all(
      modelResponse.tool_calls.map((toolCall) => callTool(toolCall))
    );
    messages = addMessages(messages, [modelResponse, ...toolResults]);
    modelResponse = await callLlm(messages);
  }

  return messages;
});

// 调用
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";

const result = await agent.invoke([new HumanMessage("将 3 和 4 相加。")]);

for (const message of result) {
  console.log(`[${message.getType()}]: ${message.text}`);
}

要了解如何使用 LangSmith 追踪你的智能体，请参阅 LangSmith 文档。

恭喜！你已经使用 LangGraph 函数式 API 构建了你的第一个智能体。

完整代码示例

import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import {
  task,
  entrypoint,
  addMessages,
} from "@langchain/langgraph";
import {
  SystemMessage,
  HumanMessage,
  type BaseMessage,
} from "@langchain/core/messages";
import type { ToolCall } from "@langchain/core/messages/tool";
import * as z from "zod";

// 步骤 1: 定义工具和模型

const model = new ChatAnthropic({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  temperature: 0,
});

// 定义工具
const add = tool(({ a, b }) => a + b, {
  name: "add",
  description: "将两个数字相加",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const multiply = tool(({ a, b }) => a * b, {
  name: "multiply",
  description: "将两个数字相乘",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

const divide = tool(({ a, b }) => a / b, {
  name: "divide",
  description: "将两个数字相除",
  schema: z.object({
    a: z.number().describe("第一个数字"),
    b: z.number().describe("第二个数字"),
  }),
});

// 为 LLM 增强工具功能
const toolsByName = {
  [add.name]: add,
  [multiply.name]: multiply,
  [divide.name]: divide,
};
const tools = Object.values(toolsByName);
const modelWithTools = model.bindTools(tools);

// 步骤 2: 定义模型节点

const callLlm = task({ name: "callLlm" }, async (messages: BaseMessage[]) => {
  return modelWithTools.invoke([
    new SystemMessage(
      "你是一个乐于助人的助手，负责对一组输入执行算术运算。"
    ),
    ...messages,
  ]);
});

// 步骤 3: 定义工具节点

const callTool = task({ name: "callTool" }, async (toolCall: ToolCall) => {
  const tool = toolsByName[toolCall.name];
  return tool.invoke(toolCall);
});

// 步骤 4: 定义智能体

const agent = entrypoint({ name: "agent" }, async (messages: BaseMessage[]) => {
  let modelResponse = await callLlm(messages);

  while (true) {
    if (!modelResponse.tool_calls?.length) {
      break;
    }

    // 执行工具
    const toolResults = await Promise.all(
      modelResponse.tool_calls.map((toolCall) => callTool(toolCall))
    );
    messages = addMessages(messages, [modelResponse, ...toolResults]);
    modelResponse = await callLlm(messages);
  }

  return messages;
});

// 调用

const result = await agent.invoke([new HumanMessage("将 3 和 4 相加。")]);

for (const message of result) {
  console.log(`[${message.type}]: ${message.text}`);
}

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1. 定义工具和模型

2. 定义状态

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4. 定义工具节点

5. 定义结束逻辑

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