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Utiliser un agent LangGraph

En plus des instructions générales sur l'utilisation d'un agent, cette page décrit les fonctionnalités spécifiques à LanggraphAgent.

Avant de commencer

Ce tutoriel suppose que vous avez lu et suivi les instructions des articles suivants:

Développer un agent LangGraph: pour développer agent en tant qu'instance de LanggraphAgent.
Authentification de l'utilisateur pour vous authentifier en tant qu'utilisateur afin d'interroger l'agent.

Opérations compatibles

Les opérations suivantes sont acceptées pour LanggraphAgent:

query: pour obtenir une réponse à une requête de manière synchrone.
stream_query: pour diffuser une réponse à une requête.
get_state: pour obtenir un point de contrôle spécifique.
get_state_history: pour lister les points de contrôle d'un thread.
update_state: permet de créer des branches correspondant à différents scénarios.

Lire en continu une réponse à une requête

LangGraph est compatible avec plusieurs modes de streaming. Voici les principales:

values: ce mode lit en streaming l'état complet du graphique après l'appel de chaque nœud.
updates: ce mode diffuse les mises à jour de l'état du graphique après l'appel de chaque nœud.

Pour diffuser en continu values (correspondant à l'état complet du graphique):

for state_values in agent.stream_query(
    input=inputs,
    stream_mode="values",
    config={"configurable": {"thread_id": "streaming-thread-values"}},
):
    print(state_values)

Pour diffuser en continu updates (correspondant aux mises à jour de l'état du graphique):

for state_updates in agent.stream_query(
    input=inputs,
    stream_mode="updates",
    config={"configurable": {"thread_id": "streaming-thread-updates"}},
):
    print(state_updates)

Human-in-the-loop (avec intervention humaine)

Dans LangGraph, un aspect courant de l'humain dans la boucle consiste à ajouter des points d'arrêt pour interrompre la séquence d'actions de l'agent et demander à un humain de reprendre le flux à un moment ultérieur.

Récapitulatif

Vous pouvez définir des points d'arrêt à l'aide des arguments interrupt_before= ou interrupt_after= lorsque vous appelez .query ou .stream_query:

response = agent.query(
    input=inputs,
    interrupt_before=["tools"], # after generating the function call, before invoking the function
    interrupt_after=["tools"], # after getting a function response, before moving on
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
)

langchain_load(response['messages'][-1]).pretty_print()

Le résultat ressemblera à ce qui suit :

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

Approbation

Pour approuver l'appel d'outil généré et reprendre le reste de l'exécution, vous transmettez None à l'entrée et spécifiez le thread ou le point de contrôle dans config:

response = agent.query(
    input=None,  # Continue with the function call
    interrupt_before=["tools"], # after generating the function call, before invoking the function
    interrupt_after=["tools"], # after getting a function response, before moving on
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
)

langchain_load(response['messages'][-1]).pretty_print()

Le résultat ressemblera à ce qui suit :

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

Historique

Pour répertorier tous les points de contrôle d'un thread donné, utilisez la méthode .get_state_history:

for state_snapshot in agent.get_state_history(
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
):
    if state_snapshot["metadata"]["step"] >= 0:
        print(f'step {state_snapshot["metadata"]["step"]}: {state_snapshot["config"]}')
        state_snapshot["values"]["messages"][-1].pretty_print()
        print("\n")

La réponse ressemblera à la séquence de sorties suivante:

step 3: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-ded5-67e0-8003-2d34e04507f5'}}
================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

step 2: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-d189-6a77-8002-5dbe79e2ce58'}}
================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

step 1: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

step 0: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-c2e4-6f3c-8000-477fd654cb53'}}
================================ Human Message =================================

What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?

Obtenir la configuration d'un pas

Pour obtenir un point de contrôle antérieur, spécifiez checkpoint_id (et checkpoint_ns). Commencez par revenir à l'étape 1, lorsque l'appel de l'outil a été généré:

snapshot_config = {}
for state_snapshot in agent.get_state_history(
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
):
    if state_snapshot["metadata"]["step"] == 1:
        snapshot_config = state_snapshot["config"]
        break

print(snapshot_config)

Le résultat ressemblera à ce qui suit :

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}

Fonctionnalité temporelle

Pour obtenir un point de contrôle, vous pouvez utiliser la méthode .get_state:

# By default, it gets the latest state [unless (checkpoint_ns, checkpoint_id) is specified]
state = agent.get_state(config={"configurable": {
    "thread_id": "human-in-the-loop-deepdive",
}})

print(f'step {state["metadata"]["step"]}: {state["config"]}')
state["values"]["messages"][-1].pretty_print()

Par défaut, il obtient le dernier point de contrôle (par code temporel). Le résultat ressemblera à ce qui suit:

step 3: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-ded5-67e0-8003-2d34e04507f5'}}
================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

Obtenir le point de contrôle d'une configuration

Pour une configuration donnée (par exemple, snapshot_config à partir de la configuration d'une étape), vous pouvez obtenir le point de contrôle correspondant:

state = agent.get_state(config=snapshot_config)
print(f'step {state["metadata"]["step"]}: {state["config"]}')
state["values"]["messages"][-1].pretty_print()

Le résultat ressemblera à ce qui suit :

step 1: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

Relecture

Pour effectuer une relecture à partir d'un état donné, transmettez la configuration de l'état (c'est-à-dire state["config"]) à l'agent. La configuration de l'état est un dictionnaire qui se présente comme suit:

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}

Pour effectuer une relecture à partir de state["config"] (où un appel d'outil a été généré), spécifiez None dans l'entrée:

for state_values in agent.stream_query(
    input=None, # resume
    stream_mode="values",
    config=state["config"],
):
    langchain_load(state_values["messages"][-1]).pretty_print()

Vous obtiendrez un résultat semblable à la séquence de sorties suivante:

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

Branchement

Vous pouvez créer des branches à partir de points de contrôle précédents pour essayer d'autres scénarios à l'aide de la méthode .update_state:

branch_config = agent.update_state(
    config=state["config"],
    values={"messages": [last_message]}, # the update we want to make
)

print(branch_config)

Le résultat ressemblera à ce qui suit :

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e96-0560-62ce-8002-d1bb48a337bc'}}

Nous pouvons interroger l'agent avec branch_config pour reprendre à partir du point de contrôle avec l'état mis à jour:

for state_values in agent.stream_query(
    input=None, # resume
    stream_mode="values",
    config=branch_config,
):
    langchain_load(state_values["messages"][-1]).pretty_print()

Vous obtiendrez un résultat semblable à la séquence de sorties suivante:

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_date: 2024-09-01
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-08-30", "rates": {"SEK": 10.2241}}

================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona on 2024-08-30 was 1 USD to 10.2241 SEK.

Étape suivante

Gérer l'application déployée.