Định nghĩa node và edge để gọi hàm linh hoạt

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Xây dựng quy trình đa công cụ

   

  • Nhiều công cụ có sẵn

    • Palindrome
    • Sự kiện lịch sử
    • Wikipedia

Quy trình chatbot hoàn chỉnh

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

Các node chatbot và công cụ trong quy trình chatbot.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

    • Kiểm tra lệnh gọi công cụ

Nổi bật các luật của hàm dừng.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

    • Kiểm tra lệnh gọi công cụ
    • Kết thúc hội thoại nếu không có

Nổi bật các luật END trong quy trình

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

    • Kiểm tra lệnh gọi công cụ
    • Kết thúc hội thoại nếu không có    

  • Tạo bộ gọi công cụ động

    • Trả về phản hồi từ công cụ nếu có lệnh gọi

Nổi bật các luật call_model.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

    • Kiểm tra lệnh gọi công cụ
    • Kết thúc hội thoại nếu không có    

  • Tạo bộ gọi công cụ động

    • Trả về phản hồi từ công cụ nếu có lệnh gọi
    • Gọi LLM với chỉ node chatbot nếu không có lệnh gọi công cụ

Nổi bật các luật call_model.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Định nghĩa hàm cho quy trình làm việc

   

  • Tạo hàm dừng

    • Kiểm tra lệnh gọi công cụ
    • Kết thúc hội thoại nếu không có    

  • Tạo bộ gọi công cụ động

    • Trả về phản hồi từ công cụ nếu có lệnh gọi
    • Gọi LLM với chỉ node chatbot nếu không có lệnh gọi công cụ

  • Biên dịch full graph

Nổi bật các luật call_model.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo hàm điều kiện dừng

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# Dùng MessagesState để định nghĩa trạng thái của hàm dừng
def should_continue(state: MessagesState):


    # Lấy tin nhắn cuối từ trạng thái
    last_message = state["messages"][-1]


    # Kiểm tra tin nhắn cuối có chứa lệnh gọi công cụ không
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # Kết thúc hội thoại nếu không có lệnh gọi công cụ
    return END
Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo bộ gọi công cụ động

# Trích xuất tin nhắn cuối từ lịch sử
def call_model(state: MessagesState):

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


    # Nếu tin nhắn cuối có lệnh gọi công cụ, trả về phản hồi của công cụ
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # Trả về các tin nhắn từ lệnh gọi công cụ
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]}


    # Ngược lại, tiếp tục với phản hồi LLM thông thường
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}
Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo graph

workflow = StateGraph(MessagesState)
Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo graph

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Thêm node cho chatbot và công cụ
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

Các node Chatbot và công cụ.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo graph

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Thêm node cho chatbot và công cụ
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Nối node START với chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")

Thêm node START vào chatbot.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo graph

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Thêm node cho chatbot và công cụ
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Nối node START với chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Xác định điều kiện, rồi lặp về chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

Graph với các điều kiện đã thêm.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Tạo graph

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Thêm node cho chatbot và công cụ
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Nối node START với chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Xác định điều kiện, rồi lặp về chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

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

Quy trình full graph.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Thêm bộ nhớ

# Thiết lập bộ nhớ và biên dịch quy trình
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


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

Quy trình full graph.

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Cùng luyện tập nào!

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

Preparing Video For Download...