Nodes en edges definiëren voor flexibel functieaanroepen

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Een workflow met meerdere tools bouwen

   

  • Meerdere beschikbare tools

    • Palindroom
    • Historische gebeurtenissen
    • Wikipedia

Volledige chatbot-workflow

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

Chatbot- en tools-nodes van chatbot-workflow.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

    • Controleer op tool-calls

Regels voor stopfunctie gemarkeerd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

    • Controleer op tool-calls
    • Beëindig gesprek als er geen zijn

END-regels gemarkeerd in workflow

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

    • Controleer op tool-calls
    • Beëindig gesprek als er geen zijn    

  • Maak een dynamische tool-caller

    • Geef een tool-respons terug als er een call is

Regels voor Call_model gemarkeerd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

    • Controleer op tool-calls
    • Beëindig gesprek als er geen zijn    

  • Maak een dynamische tool-caller

    • Geef een tool-respons terug als er een call is
    • Roep de LLM aan met alleen de chatbot-node als er geen tool-calls zijn

Regels voor Call_model gemarkeerd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Workflow-functies definiëren

   

  • Maak een stopfunctie

    • Controleer op tool-calls
    • Beëindig gesprek als er geen zijn    

  • Maak een dynamische tool-caller

    • Geef een tool-respons terug als er een call is
    • Roep de LLM aan met alleen de chatbot-node als er geen tool-calls zijn

  • Compileer de volledige graf

Regels voor Call_model gemarkeerd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak een stopfunctie

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# Gebruik MessagesState om de staat van de stopfunctie te definiëren
def should_continue(state: MessagesState):


    # Haal het laatste bericht uit de state
    last_message = state["messages"][-1]


    # Controleer of het laatste bericht tool-calls bevat
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # Beëindig het gesprek als er geen tool-calls zijn
    return END
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak een dynamische tool-caller

# Haal het laatste bericht uit de geschiedenis
def call_model(state: MessagesState):

    last_message = state["messages"][-1]


    # Als het laatste bericht tool-calls heeft, geef de tool-respons terug
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # Geef de berichten van de tool-call terug
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]}


    # Anders: ga door met een normale LLM-respons
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak de graf

workflow = StateGraph(MessagesState)
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak de graf

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Voeg nodes toe voor chatbot en tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

Chatbot- en tools-nodes.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak de graf

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Voeg nodes toe voor chatbot en tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Verbind de START-node met de chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")

START-node toevoegen aan chatbot.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak de graf

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Voeg nodes toe voor chatbot en tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Verbind de START-node met de chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Definieer condities, daarna terug naar chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

Graf met condities toegevoegd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak de graf

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Voeg nodes toe voor chatbot en tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Verbind de START-node met de chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Definieer condities, daarna terug naar chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

workflow.add_edge("tools", "chatbot")

Volledige graf-workflow.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Geheugen toevoegen

# Stel geheugen in en compileer de workflow
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


display(Image(app.get_graph()
        .draw_mermaid_png()))

Volledige graf-workflow.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Laten we oefenen!

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Preparing Video For Download...