1.搭建开发环境

#pip install langgraph langsmith langchain-openai

2.创建一个StateGraph

StateGraph是整个工作流图，代码如下：

from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages

class State(TypedDict):
    '''

        State保存messages等全局变量。可以根据实际需要任意增加。

        对messages加注解，类型为list，add_messages为规约函数，该函数把messages追加

       到list中，如果在注解中未指定规约函数，则用messages覆盖list中的内容

    '''
    messages: Annotated[list, add_messages]

graph_builder = StateGraph(State)

3.创建chatbot节点

from langchain_openai import ChatOpenAI
llm= ChatOpenAI(
    model = 'qwen-plus',
    api_key = "sk-……",
    base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")

#chatbot以state作为参数，返回更新后的列表

def chatbot(state: State):
    return {"messages": llm.invoke(state['messages'])}

#把节点增加工作流图中，第一个参数是节点名，第二参数是节点将来会调用的函数或对象
graph_builder.add_node('chatbot', chatbot)

4.增加入口节点

        增加入口节点就是设置工作流的初始节点，在这里为初始节点START，START节点指向chatbot节点

graph_builder.add_edge(START, "chatbot")

5.增加出口节点

        增加入口节点就是要设置工作流结束节点，在这里结束节点END，chatbot节点指向END节点

graph_builder.add_edge("chatbot", END)

6.编译图

        编译图生成一个graph对象，后面可以直接调用

graph = graph_builder.compile()

7.可视化显示

        可视化显示只是用来显示整个工作流图，实际运行过程中该步骤并不需执行。

from IPython.display import Image, display

try:
    display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))
except Exception:
    pass

        工作流图如下图所示：

        本工作流一共有三个节点，START（也就是图中的__start__）、chatbot和END（也就是图中的__end__），处理流程的起点是START，从START流转到chatbot，再从chatbot流转到END.

8.运行chatbot

def stream_graph_updates(user_input: str):

    for event in graph.stream({"messages": [{"role": "user", "content": user_input}]}):

        for value in event.values():

            #从state的messages列表中取最后一项

            print("Assistant:", value["messages"][-1].content)

while True:

    try: user_input = input("User: ")

        if user_input.lower() in ["quit", "exit", "q"]:

            print("Goodbye!")

            break

        stream_graph_updates(user_input)

    except:

        user_input = "What do you know about LangGraph?"

        print("User: " + user_input)

        stream_graph_updates(user_input)

        break

        运行以上代码可以与chatbot进行对话了。