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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

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。

from langchain.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model


model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0
)


# 定义工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相乘。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a * b


@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相加。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a + b


@tool
def divide(a: int, b: int) -> float:
    """将 `a` 除以 `b`。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a / b


# 为 LLM 增强工具功能
tools = [add, multiply, divide]
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
model_with_tools = model.bind_tools(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。

使用 operator.add 的 Annotated 类型确保新消息被追加到现有列表中，而不是替换它。

from langchain.messages import AnyMessage
from typing_extensions import TypedDict, Annotated
import operator


class MessagesState(TypedDict):
    messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]
    llm_calls: int

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。

from langchain.messages import SystemMessage


def llm_call(state: dict):
    """LLM 决定是否调用工具"""

    return {
        "messages": [
            model_with_tools.invoke(
                [
                    SystemMessage(
                        content="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"]
            )
        ],
        "llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
    }

4. 定义工具节点

工具节点用于调用工具并返回结果。

from langchain.messages import ToolMessage


def tool_node(state: dict):
    """执行工具调用"""

    result = []
    for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
        tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
        observation = tool.invoke(tool_call["args"])
        result.append(ToolMessage(content=observation, tool_call_id=tool_call["id"]))
    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。

from typing import Literal
from langgraph.graph import StateGraph, START, END


def should_continue(state: MessagesState) -> Literal["tool_node", END]:
    """根据 LLM 是否进行了工具调用来决定是继续循环还是停止"""

    messages = state["messages"]
    last_message = messages[-1]

    # 如果 LLM 进行了工具调用，则执行操作
    if last_message.tool_calls:
        return "tool_node"

    # 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。

# 构建工作流
agent_builder = StateGraph(MessagesState)

# 添加节点
agent_builder.add_node("llm_call", llm_call)
agent_builder.add_node("tool_node", tool_node)

# 添加边以连接节点
agent_builder.add_edge(START, "llm_call")
agent_builder.add_conditional_edges(
    "llm_call",
    should_continue,
    ["tool_node", END]
)
agent_builder.add_edge("tool_node", "llm_call")

# 编译智能体
agent = agent_builder.compile()

# 显示智能体
from IPython.display import Image, display
display(Image(agent.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

# 调用
from langchain.messages import HumanMessage
messages = [HumanMessage(content="将 3 和 4 相加。")]
messages = agent.invoke({"messages": messages})
for m in messages["messages"]:
    m.pretty_print()

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

from langchain.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model


model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0
)


# 定义工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相乘。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a * b


@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相加。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a + b


@tool
def divide(a: int, b: int) -> float:
    """将 `a` 除以 `b`。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a / b


# 为 LLM 增强工具功能
tools = [add, multiply, divide]
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

# 步骤 2: 定义状态

from langchain.messages import AnyMessage
from typing_extensions import TypedDict, Annotated
import operator


class MessagesState(TypedDict):
    messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]
    llm_calls: int

# 步骤 3: 定义模型节点
from langchain.messages import SystemMessage


def llm_call(state: dict):
    """LLM 决定是否调用工具"""

    return {
        "messages": [
            model_with_tools.invoke(
                [
                    SystemMessage(
                        content="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"]
            )
        ],
        "llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
    }


# 步骤 4: 定义工具节点

from langchain.messages import ToolMessage


def tool_node(state: dict):
    """执行工具调用"""

    result = []
    for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
        tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
        observation = tool.invoke(tool_call["args"])
        result.append(ToolMessage(content=observation, tool_call_id=tool_call["id"]))
    return {"messages": result}

# 步骤 5: 定义决定是否结束的逻辑

from typing import Literal
from langgraph.graph import StateGraph, START, END


# 条件边函数，根据 LLM 是否进行了工具调用来路由到工具节点或结束
def should_continue(state: MessagesState) -> Literal["tool_node", END]:
    """根据 LLM 是否进行了工具调用来决定是继续循环还是停止"""

    messages = state["messages"]
    last_message = messages[-1]

    # 如果 LLM 进行了工具调用，则执行操作
    if last_message.tool_calls:
        return "tool_node"

    # 否则，我们停止（回复用户）
    return END

# 步骤 6: 构建智能体

# 构建工作流
agent_builder = StateGraph(MessagesState)

# 添加节点
agent_builder.add_node("llm_call", llm_call)
agent_builder.add_node("tool_node", tool_node)

# 添加边以连接节点
agent_builder.add_edge(START, "llm_call")
agent_builder.add_conditional_edges(
    "llm_call",
    should_continue,
    ["tool_node", END]
)
agent_builder.add_edge("tool_node", "llm_call")

# 编译智能体
agent = agent_builder.compile()


from IPython.display import Image, display
# 显示智能体
display(Image(agent.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

# 调用
from langchain.messages import HumanMessage
messages = [HumanMessage(content="将 3 和 4 相加。")]
messages = agent.invoke({"messages": messages})
for m in messages["messages"]:
    m.pretty_print()

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。

from langchain.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model


model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0
)


# 定义工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相乘。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a * b


@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相加。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a + b


@tool
def divide(a: int, b: int) -> float:
    """将 `a` 除以 `b`。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a / b


# 为 LLM 增强工具功能
tools = [add, multiply, divide]
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

from langgraph.graph import add_messages
from langchain.messages import (
    SystemMessage,
    HumanMessage,
    ToolCall,
)
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.func import entrypoint, task

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。

@task 装饰器将一个函数标记为可以作为智能体的一部分执行的任务。任务可以在你的入口点函数中同步或异步调用。

@task
def call_llm(messages: list[BaseMessage]):
    """LLM 决定是否调用工具"""
    return model_with_tools.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="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。

@task
def call_tool(tool_call: ToolCall):
    """执行工具调用"""
    tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
    return tool.invoke(tool_call)

4. 定义智能体

智能体使用 @entrypoint 函数构建。

在函数式 API 中，你无需显式定义节点和边，而是在单个函数内编写标准的控制流逻辑（循环、条件语句）。

@entrypoint()
def agent(messages: list[BaseMessage]):
    model_response = call_llm(messages).result()

    while True:
        if not model_response.tool_calls:
            break

        # 执行工具
        tool_result_futures = [
            call_tool(tool_call) for tool_call in model_response.tool_calls
        ]
        tool_results = [fut.result() for fut in tool_result_futures]
        messages = add_messages(messages, [model_response, *tool_results])
        model_response = call_llm(messages).result()

    messages = add_messages(messages, model_response)
    return messages

# 调用
messages = [HumanMessage(content="将 3 和 4 相加。")]
for chunk in agent.stream(messages, stream_mode="updates"):
    print(chunk)
    print("\n")

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

# 步骤 1: 定义工具和模型

from langchain.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model


model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0
)


# 定义工具
@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相乘。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a * b


@tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    """将 `a` 和 `b` 相加。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a + b


@tool
def divide(a: int, b: int) -> float:
    """将 `a` 除以 `b`。

    参数:
        a: 第一个整数
        b: 第二个整数
    """
    return a / b


# 为 LLM 增强工具功能
tools = [add, multiply, divide]
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

from langgraph.graph import add_messages
from langchain.messages import (
    SystemMessage,
    HumanMessage,
    ToolCall,
)
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.func import entrypoint, task


# 步骤 2: 定义模型节点

@task
def call_llm(messages: list[BaseMessage]):
    """LLM 决定是否调用工具"""
    return model_with_tools.invoke(
        [
            SystemMessage(
                content="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

@task
def call_tool(tool_call: ToolCall):
    """执行工具调用"""
    tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
    return tool.invoke(tool_call)


# 步骤 4: 定义智能体

@entrypoint()
def agent(messages: list[BaseMessage]):
    model_response = call_llm(messages).result()

    while True:
        if not model_response.tool_calls:
            break

        # 执行工具
        tool_result_futures = [
            call_tool(tool_call) for tool_call in model_response.tool_calls
        ]
        tool_results = [fut.result() for fut in tool_result_futures]
        messages = add_messages(messages, [model_response, *tool_results])
        model_response = call_llm(messages).result()

    messages = add_messages(messages, model_response)
    return messages

# 调用
messages = [HumanMessage(content="将 3 和 4 相加。")]
for chunk in agent.stream(messages, stream_mode="updates"):
    print(chunk)
    print("\n")

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