Définir des nœuds et des arêtes pour des appels de fonctions flexibles

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Créer un flux multioutils

   

  • Plusieurs outils disponibles

    • Palindrome
    • Événements historiques
    • Wikipedia

Flux complet du robot conversationnel

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

Nœuds du robot et des outils dans le flux.

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

    • Vérifier les appels d'outils

Règles de la fonction d'arrêt en surbrillance.

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

    • Vérifier les appels d'outils
    • Mettre fin à la conversation s'il n'y en a pas

Règles END en surbrillance dans le flux

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

    • Vérifier les appels d'outils
    • Mettre fin à la conversation s'il n'y en a pas    

  • Créer un appelant d'outils dynamique

    • Renvoyer la réponse d'un outil si un appel est présent

Règles call_model en surbrillance.

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

    • Vérifier les appels d'outils
    • Mettre fin à la conversation s'il n'y en a pas    

  • Créer un appelant d'outils dynamique

    • Renvoyer la réponse d'un outil si un appel est présent
    • Appeler le LLM avec seulement le nœud du robot s'il n'y a pas d'appel d'outil

Règles call_model en surbrillance.

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Définir les fonctions du flux

   

  • Créer une fonction d'arrêt

    • Vérifier les appels d'outils
    • Mettre fin à la conversation s'il n'y en a pas    

  • Créer un appelant d'outils dynamique

    • Renvoyer la réponse d'un outil si un appel est présent
    • Appeler le LLM avec seulement le nœud du robot s'il n'y a pas d'appel d'outil

  • Compiler le graphe complet

Règles call_model en surbrillance.

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Créer une fonction de condition d'arrêt

from langgraph.graph import MessagesState, START, END


# Use MessagesState to define the state of the stopping function
def should_continue(state: MessagesState):


    # Get the last message from the state
    last_message = state["messages"][-1]


    # Check if the last message includes tool calls
    if last_message.tool_calls:
        return "tools"


    # End the conversation if no tool calls are present
    return END
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Créer un appelant d'outils dynamique

# Extract the last message from the history
def call_model(state: MessagesState):

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


    # If the last message has tool calls, return the tool's response
    if isinstance(last_message, AIMessage) and last_message.tool_calls:


        # Return the messages from the tool call
        return {"messages": [AIMessage(content=last_message.tool_calls[0]["response"])]}


    # Otherwise, proceed with a regular LLM response
    return {"messages": [model_with_tools.invoke(state["messages"])]}
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Créer le graphe

workflow = StateGraph(MessagesState)
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Créer le graphe

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)

Nœuds du robot et des outils.

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Créer le graphe

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")

Ajouter le nœud START au robot.

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Créer le graphe

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define conditions, then loop back to chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

Graphe avec conditions ajoutées.

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Créer le graphe

workflow = StateGraph(MessagesState)


# Add nodes for chatbot and tools
workflow.add_node("chatbot", call_model)
workflow.add_node("tools", tool_node)


# Connect the START node to the chatbot
workflow.add_edge(START, "chatbot")


# Define conditions, then loop back to chatbot
workflow.add_conditional_edges("chatbot", 
         should_continue, ["tools", END])

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

Flux du graphe complet.

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Ajouter de la mémoire

# Set up memory and compile the workflow
memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(
               checkpointer=memory)


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

Flux du graphe complet.

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Passons à la pratique !

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