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大模型应用

用 LangChain 1.x 与 LangGraph…

在需要构建 AI Agent、多步 LLM 工作流、对话记忆或文档处理管线时，用 LangChain 1.x + LangGraph 的架构模式落地。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

用 LangChain 1.x 与 La通用

解决思路

  1. 按包结构分层组织依赖：langchain（高层编排）、langchain-core（消息/提示/工具等核心抽象）、langchain-community（第三方集成）、langgraph（Agent 编排与状态管理），并按模型/向量库拆分为 langchain-openai、langchain-anthropic、langchain-voyageai、langchain-pinecone 等独立包。
  2. 用 LangGraph 作为构建 Agent 的标准方案，利用其 StateGraph 显式状态管理、Durable Execution 持久执行、Human-in-the-Loop 人工介入、短期/长期记忆、Checkpointing 检查点保存与恢复能力。
  3. 根据任务选择 Agent 模式：ReAct（用 create_react_agent 实现推理+行动）、Plan-and-Execute（规划与执行节点分离）、Multi-Agent（Supervisor 在专用 Agent 间路由）、Tool-Calling（用 Pydantic schema 做结构化工具调用）。
  4. 用 TypedDict 定义显式状态：简单场景继承 MessagesState 并追加自定义字段（如 context），复杂 Agent 用 CustomState 定义 messages、context、current_step、results 等字段，并用 Annotated 标注字段含义。
  5. 按对话长度选择记忆实现：ConversationBufferMemory（短对话存全部消息）、ConversationSummaryMemory（长对话摘要旧消息）、ConversationTokenBufferMemory（按 token 窗口）、VectorStoreRetrieverMemory（语义相似检索）、LangGraph Checkpointers（跨会话持久状态）。
  6. 文档处理管线拆成四类组件：Document Loaders 加载多来源文档、Text Splitters 智能分块、Vector Stores 存储与检索 embedding、Retrievers 拉取相关文档。
  7. 用 LangSmith 做可观测性：记录请求/响应、追踪 token 用量、监控延迟、跟踪错误、可视化 trace。
  8. 用 create_react_agent 快速搭建 ReAct Agent：初始化 LLM（如 ChatAnthropic(model="claude-sonnet-5")），用 @tool 装饰器定义工具（如 search_database、calculate），传入 tools 列表和 MemorySaver checkpointer，通过 config={"configurable": {"thread_id": "user-123"}} 维持记忆，用 await agent.ainvoke({"messages": [("user", "...")]}, config) 调用。
  9. 实现 calculate 工具时用 ast 安全求值：定义 allowed_operators 映射 ast.Add/Sub/Mult/Div/Pow/Mod/USub 到 operator 函数，递归 _eval 处理 ast.Constant、ast.BinOp、ast.UnaryOp，用 ast.parse(expression, mode='eval') 解析，异常时返回错误字符串。
  10. 测试 Agent 工具选择：用 pytest.mark.asyncio + unittest.mock.patch.object 模拟 llm.ainvoke 返回 AsyncMock(content="Using search_database")，断言结果中包含工具名。
  11. 测试记忆持久化：用同一 thread_id 连续两次 ainvoke，第一次让 Agent 记住信息（如 "Remember: the code is 12345"），第二次询问该信息，断言结果中包含之前记住的内容。
  12. 用 Redis 做 LLM 缓存：通过 redis.Redis.from_url("redis://localhost:6379") 创建客户端，用 set_llm_cache(RedisCache(redis_client)) 全局启用。
  13. 用 asyncio.gather 做异步批量文档处理：对每个文档先 split_documents 分块，再用 embeddings_model.aembed_documents 批量生成 embedding，返回 doc_id 与 embeddings。
  14. 复用向量库客户端做连接池：用 Pinecone(api_key=os.environ["PINECONE_API_KEY"]) 创建一次客户端，pc.Index("my-index") 获取索引，再用 PineconeVectorStore(index=index, embedding=embeddings) 构建向量库，避免重复建连。
  15. 当导航层信息不足时，阅读 references/details.md 获取详细模式与完整示例。

适用边界 · 注意事项