LangGraph 运行时

Pregel 实现了 LangGraph 的运行时，负责管理 LangGraph 应用程序的执行。编译一个 StateGraph 或创建一个 entrypoint 会产生一个 Pregel 实例，该实例可以通过输入进行调用。本指南将在较高层次上解释该运行时，并提供直接使用 Pregel 实现应用程序的说明。

注意： Pregel 运行时以 Google 的 Pregel 算法命名，该算法描述了一种利用图进行大规模并行计算的高效方法。

概述

在 LangGraph 中，Pregel 将 参与者 和通道结合到一个单一的应用程序中。参与者 从通道读取数据并向通道写入数据。Pregel 将应用程序的执行组织成多个步骤，遵循 Pregel 算法 / 批量同步并行 模型。每个步骤包含三个阶段：

规划：确定在此步骤中要执行哪些 参与者。例如，在第一步中，选择订阅了特殊输入通道的 参与者；在后续步骤中，选择订阅了上一步中已更新通道的 参与者。
执行：并行执行所有选定的 参与者，直到全部完成、其中一个失败或达到超时。在此阶段，通道更新对参与者是不可见的，直到下一步。
更新：使用此步骤中 参与者 写入的值来更新通道。

重复此过程，直到没有 参与者 被选中执行，或者达到最大步骤数。

参与者

参与者 是一个 PregelNode。它订阅通道，从中读取数据，并向其写入数据。它可以被视为 Pregel 算法中的一个 参与者。PregelNode 实现了 LangChain 的 Runnable 接口。

通道

通道用于参与者（PregelNodes）之间的通信。每个通道都有一个值类型、一个更新类型和一个更新函数——该函数接收一系列更新并修改存储的值。通道可用于将数据从一个链发送到另一个链，或在未来的步骤中将数据从一个链发送到自身。

LastValue

LastValue 是默认的通道类型。它存储写入的最后一个值，覆盖任何之前的值。用于输入和输出值，或用于将数据从一个步骤传递到下一个步骤。

import { LastValue } from "@langchain/langgraph/channels";

const channel = new LastValue<number>();

Topic

Topic 是一个可配置的 PubSub 通道，适用于在参与者之间发送多个值或跨步骤累积输出。它可以配置为对值进行去重，或累积运行期间写入的所有值。

import { Topic } from "@langchain/langgraph/channels";

// 累积跨步骤写入的所有值
const channel = new Topic<string>({ accumulate: true });

BinaryOperatorAggregate

BinaryOperatorAggregate 存储一个持久值，该值通过将二元运算符应用于当前值和每次新的更新来更新。用于跨步骤计算运行聚合。

import { BinaryOperatorAggregate } from "@langchain/langgraph/channels";

// 运行总和：每次写入都累加到当前值
const total = new BinaryOperatorAggregate<number>({ operator: (a, b) => a + b });

示例

虽然大多数用户将通过 StateGraph API 或 entrypoint 装饰器与 Pregel 交互，但也可以直接与 Pregel 交互。下面是一些不同的示例，让你了解 Pregel API 的使用。

单个节点
多个节点
Topic
BinaryOperatorAggregate
循环

import { EphemeralValue } from "@langchain/langgraph/channels";
import { Pregel, NodeBuilder } from "@langchain/langgraph/pregel";

const node1 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("a")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("b");

const app = new Pregel({
  nodes: { node1 },
  channels: {
    a: new EphemeralValue<string>(),
    b: new EphemeralValue<string>(),
  },
  inputChannels: ["a"],
  outputChannels: ["b"],
});

await app.invoke({ a: "foo" });

{ b: 'foofoo' }

import { LastValue, EphemeralValue } from "@langchain/langgraph/channels";
import { Pregel, NodeBuilder } from "@langchain/langgraph/pregel";

const node1 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("a")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("b");

const node2 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("b")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("c");

const app = new Pregel({
  nodes: { node1, node2 },
  channels: {
    a: new EphemeralValue<string>(),
    b: new LastValue<string>(),
    c: new EphemeralValue<string>(),
  },
  inputChannels: ["a"],
  outputChannels: ["b", "c"],
});

await app.invoke({ a: "foo" });

{ b: 'foofoo', c: 'foofoofoofoo' }

import { EphemeralValue, Topic } from "@langchain/langgraph/channels";
import { Pregel, NodeBuilder } from "@langchain/langgraph/pregel";

const node1 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("a")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("b", "c");

const node2 = new NodeBuilder()
  .subscribeTo("b")
  .do((x: { b: string }) => x.b + x.b)
  .writeTo("c");

const app = new Pregel({
  nodes: { node1, node2 },
  channels: {
    a: new EphemeralValue<string>(),
    b: new EphemeralValue<string>(),
    c: new Topic<string>({ accumulate: true }),
  },
  inputChannels: ["a"],
  outputChannels: ["c"],
});

await app.invoke({ a: "foo" });

{ c: ['foofoo', 'foofoofoofoo'] }

此示例演示了如何使用 BinaryOperatorAggregate 通道来实现归约器。

import { EphemeralValue, BinaryOperatorAggregate } from "@langchain/langgraph/channels";
import { Pregel, NodeBuilder } from "@langchain/langgraph/pregel";

const node1 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("a")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("b", "c");

const node2 = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("b")
  .do((x: string) => x + x)
  .writeTo("c");

const reducer = (current: string, update: string) => {
  if (current) {
    return current + " | " + update;
  } else {
    return update;
  }
};

const app = new Pregel({
  nodes: { node1, node2 },
  channels: {
    a: new EphemeralValue<string>(),
    b: new EphemeralValue<string>(),
    c: new BinaryOperatorAggregate<string>({ operator: reducer }),
  },
  inputChannels: ["a"],
  outputChannels: ["c"],
});

await app.invoke({ a: "foo" });

此示例演示了如何在图中引入循环，通过让一个链写入它订阅的通道。执行将继续，直到向通道写入 null 值。

import { EphemeralValue } from "@langchain/langgraph/channels";
import { Pregel, NodeBuilder, ChannelWriteEntry } from "@langchain/langgraph/pregel";

const exampleNode = new NodeBuilder()
  .subscribeOnly("value")
  .do((x: string) => x.length < 10 ? x + x : null)
  .writeTo(new ChannelWriteEntry("value", { skipNone: true }));

const app = new Pregel({
  nodes: { exampleNode },
  channels: {
    value: new EphemeralValue<string>(),
  },
  inputChannels: ["value"],
  outputChannels: ["value"],
});

await app.invoke({ value: "a" });

{ value: 'aaaaaaaaaaaaaaaa' }

高级 API

LangGraph 提供了两个用于创建 Pregel 应用程序的高级 API：StateGraph (Graph API) 和函数式 API。

StateGraph (Graph API)
函数式 API

StateGraph (Graph API) 是一个更高级别的抽象，简化了 Pregel 应用程序的创建。它允许你定义一个节点和边的图。当你编译该图时，StateGraph API 会自动为你创建 Pregel 应用程序。

import { START, StateGraph } from "@langchain/langgraph";

interface Essay {
  topic: string;
  content?: string;
  score?: number;
}

const writeEssay = (essay: Essay) => {
  return {
    content: `Essay about ${essay.topic}`,
  };
};

const scoreEssay = (essay: Essay) => {
  return {
    score: 10
  };
};

const builder = new StateGraph<Essay>({
  channels: {
    topic: null,
    content: null,
    score: null,
  }
})
  .addNode("writeEssay", writeEssay)
  .addNode("scoreEssay", scoreEssay)
  .addEdge(START, "writeEssay")
  .addEdge("writeEssay", "scoreEssay");

// 编译图。
// 这将返回一个 Pregel 实例。
const graph = builder.compile();

编译后的 Pregel 实例将与一个节点和通道列表相关联。你可以通过打印来检查节点和通道。

console.log(graph.nodes);

你会看到类似这样的内容：

{
  __start__: PregelNode { ... },
  writeEssay: PregelNode { ... },
  scoreEssay: PregelNode { ... }
}

console.log(graph.channels);

你应该会看到类似这样的内容

{
  topic: LastValue { ... },
  content: LastValue { ... },
  score: LastValue { ... },
  __start__: EphemeralValue { ... },
  writeEssay: EphemeralValue { ... },
  scoreEssay: EphemeralValue { ... },
  'branch:__start__:__self__:writeEssay': EphemeralValue { ... },
  'branch:__start__:__self__:scoreEssay': EphemeralValue { ... },
  'branch:writeEssay:__self__:writeEssay': EphemeralValue { ... },
  'branch:writeEssay:__self__:scoreEssay': EphemeralValue { ... },
  'branch:scoreEssay:__self__:writeEssay': EphemeralValue { ... },
  'branch:scoreEssay:__self__:scoreEssay': EphemeralValue { ... },
  'start:writeEssay': EphemeralValue { ... }
}

在函数式 API中，你可以使用 entrypoint 来创建一个 Pregel 应用程序。entrypoint 装饰器允许你定义一个接受输入并返回输出的函数。

import { MemorySaver } from "@langchain/langgraph";
import { entrypoint } from "@langchain/langgraph/func";

interface Essay {
  topic: string;
  content?: string;
  score?: number;
}

const checkpointer = new MemorySaver();

const writeEssay = entrypoint(
  { checkpointer, name: "writeEssay" },
  async (essay: Essay) => {
    return {
      content: `Essay about ${essay.topic}`,
    };
  }
);

console.log("Nodes: ");
console.log(writeEssay.nodes);
console.log("Channels: ");
console.log(writeEssay.channels);

Nodes:
{ writeEssay: PregelNode { ... } }
Channels:
{
  __start__: EphemeralValue { ... },
  __end__: LastValue { ... },
  __previous__: LastValue { ... }
}

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Frontend

LangGraph APIs

概述

参与者

通道

LastValue

Topic

BinaryOperatorAggregate

示例

高级 API

​概述

​参与者

​通道

​LastValue

​Topic

​BinaryOperatorAggregate

​示例

​高级 API

概述

参与者

通道

LastValue

Topic

BinaryOperatorAggregate

示例

高级 API