探索LangGraph：如何创建一个既智能又可控的航空客服AI-程序员充电站

探索LangGraph：如何创建一个既智能又可控的航空客服AI

这种设计既保持了用户控制权，又确保了对话流程的顺畅。但随着工具数量的增加，单一的图结构可能会变得过于复杂。我们将在下一节中解决这个问题。

第三部分的图将类似于下面的示意图：

状态定义

首先，定义图的状态。我们的状态和LLM调用与第二部分相同。

python 复制代码 from typing import Annotated from langchain_anthropic import ChatAnthropic from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import Runnable, RunnableConfig from typing_extensions import TypedDict from langgraph.graph.message import AnyMessage, add_messages class State(TypedDict): messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages] user_info: str class Assistant: def __init__(self, runnable: Runnable): self.runnable = runnable def __call__(self, state: State, config: RunnableConfig): while True: result = self.runnable.invoke(state) # 如果LLM碰巧返回了一个空响应，我们将重新提示它 # 以获得一个实际的响应。 if not result.tool_calls and ( not result.content or isinstance(result.content, list) and not result.content[0].get("text") ): messages = state["messages"] + [("user", "请给出真实的输出。")] state = {**state, "messages": messages} messages = state["messages"] + [("user", "请给出真实的输出。")] state = {**state, "messages": messages} else: break return {"messages": result} # Haiku更快更便宜，但准确性较低 # llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307") llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229", temperature=1) # 你可以更新LLMs，尽管你可能需要更新提示 # from langchain_openai import ChatOpenAI # llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview") assistant提示 = ChatPromptTemplate.from_messages( [ ( "system", "你是一位乐于助人的瑞士航空客户支持助手。" " 使用提供的工具搜索航班、公司政策和其他信息以协助用户的查询。" " 当搜索时，要坚持不懈。如果第一次搜索没有结果，扩大你的查询范围。" " 如果搜索空手而归，请在放弃之前扩大你的搜索。" "\n\n当前用户：\n<User>\n{user_info}\n</User>" "\n当前时间：{time}。", ), ("placeholder", "{messages}"), ] ).partial(time=datetime.now()) # "阅读"仅工具（例如检索器）不需要用户确认即可使用 part_3_safe_tools = [ TavilySearchResults(max_results=1), fetch_user_flight_information, search_flights, lookup_policy, search_car_rentals, search_hotels, search_trip_recommendations, ] # 这些工具都改变了用户的预订。 # 用户有权控制做出什么决定 part_3_sensitive_tools = [ update_ticket_to_new_flight, cancel_ticket, book_car_rental, update_car_rental, cancel_car_rental, book_hotel, update_hotel, cancel_hotel, book_excursion, update_excursion, cancel_excursion, ] sensitive_tool_names = {t.name for t in part_3_sensitive_tools} # 我们的LLM不需要知道它必须路由到哪个节点。在它的"思维"中，它只是在调用函数。 part_3_assistant_runnable = assistant_prompt | llm.bind_tools( part_3_safe_tools + part_3_sensitive_tools )

图的定义

现在，创建图。我们的图与第二部分几乎相同，只是我们将工具分为了两个不同的节点。我们只在实际更改用户预订的工具之前进行中断。

python 复制代码 from typing import Literal from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver from langgraph.graph import END, StateGraph from langgraph.prebuilt import tools_condition builder = StateGraph(State) def user_info(state: State): return {"user_info": fetch_user_flight_information.invoke({})} # 新增：fetch_user_info节点首先运行，这意味着我们的助手可以在 # 不需要采取行动的情况下看到用户的航班信息 builder.add_node("fetch_user_info", user_info) builder.set_entry_point("fetch_user_info") builder.add_node("assistant", Assistant(part_3_assistant_runnable)) builder.add_node("safe_tools", create_tool_node_with_fallback(part_3_safe_tools)) builder.add_node( "sensitive_tools", create_tool_node_with_fallback(part_3_sensitive_tools) ) # 定义逻辑 builder.add_edge("fetch_user_info", "assistant") def route_tools(state: State) -> Literal["safe_tools", "sensitive_tools", "__end__"]: next_node = tools_condition(state) # 如果没有调用工具，返回用户 if next_node == END: return END ai_message = state["messages"][-1] # 这假设是单个工具调用。要处理并行工具调用，你将想要 # 使用ANY条件 first_tool_call = ai_message.tool_calls[0] if first_tool_call["name"] in sensitive_tool_names: return "sensitive_tools" return "safe_tools" builder.add_conditional_edges( "assistant", route_tools, ) builder.add_edge("safe_tools", "assistant") builder.add_edge("sensitive_tools", "assistant") memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:") part_3_graph = builder.compile( checkpointer=memory, # 新增：图将在执行"tools"节点之前始终停止。 # 用户可以在助手继续之前批准或拒绝（甚至更改请求） interrupt_before=["sensitive_tools"], )

示例对话

接下来，让我们尝试新修订的聊天机器人！我们将在以下对话列表上运行它。这次，我们将减少确认的次数。

python 复制代码 import shutil import uuid # 使用备份文件更新，以便我们可以从每个部分的原始位置重新启动 shutil.copy(backup_file, db) thread_id = str(uuid.uuid4()) config = { "configurable": { # passenger_id在我们的航班工具中使用 # 以获取用户的航班信息 "passenger_id": "3442 587242", # 通过thread_id访问检查点 "thread_id": thread_id, } } tutorial_questions = [ "嗨，我的航班是什么时候？", "我可以更新我的航班到更早的时间吗？我想今天晚些时候离开。", "那就更新到下周的某个时间", "下一个可用的选项很好", "关于住宿和交通呢？", "是的，我想要一个负担得起的酒店，用于我为期一周的住宿（7天）。我还想要租一辆车。", "好的，可以为你推荐的酒店预订吗？听起来不错。", "是的，继续预订任何中等费用且有可用性的酒店。", "现在对于汽车，我的选择是什么？", "太棒了，我们只需要最便宜的选项。继续预订7天", "好的，现在你对旅行有什么建议？", "在我在那里的时候，它们可用吗？", "有趣 - 我喜欢博物馆，有什么选择？", "好的，选一个并在我到达的第二天为我预订。", ] _printed = set() # 我们可以重用第一部分的教程问题，看看它的表现如何。 for question in tutorial_questions: events = part_3_graph.stream( {"messages": ("user", question)}, config, stream_mode="values" ) for event in events: _print_event(event, _printed) snapshot = part_3_graph.get_state(config) while snapshot.next: # 我们有中断！代理试图使用工具，用户可以批准或拒绝它 # 注意：此代码都在图之外。通常，你会将输出流到UI。 # 然后，当用户提供输入时，你会通过API调用触发新的运行。 user_input = input( "你是否批准上述操作？输入'y'继续；" " 否则，请说明你请求的更改。\n\n" ) if user_input.strip() == "y": # 只是继续 result = part_3_graph.invoke( None, config, ) else: # 通过提供有关请求更改/改变主意的说明 # 满足工具调用 result = part_3_graph.invoke( { "messages": [ ToolMessage( tool_call_id=event["messages"][-1].tool_calls[0]["id"], content=f"API调用被用户拒绝。理由：'{user_input}'。继续协助，考虑用户的输入。", ) ] }, config, ) snapshot = part_3_graph.get_state(config)

第三部分回顾

现在，我们的聊天机器人工作得很好，你可以通过LangSmith跟踪来检查它的最新运行情况。这个设计可能已经满足了你的需求。代码是封闭的，并且它的行为符合预期。

然而，这个设计的一个潜在问题是，它对单个提示施加了很大压力。如果我们想要添加更多工具，或者每个工具变得更加复杂，那么机器人使用工具的效率和整体行为可能会受到影响。

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