Menggunakan agen LangGraph

Sebelum memulai

Tutorial ini mengasumsikan bahwa Anda telah membaca dan mengikuti petunjuk dalam:

Mendapatkan instance agen

Untuk membuat kueri LanggraphAgent, Anda harus membuat instance baru atau mendapatkan instance yang ada terlebih dahulu.

Untuk mendapatkan LanggraphAgent yang sesuai dengan ID resource tertentu:

Vertex AI SDK untuk Python

Jalankan kode berikut:

import vertexai

client = vertexai.Client(  # For service interactions via client.agent_engines
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
)

agent = client.agent_engines.get(name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID")

print(agent)

di mana

Library permintaan Python

Jalankan kode berikut:

from google import auth as google_auth
from google.auth.transport import requests as google_requests
import requests

def get_identity_token():
    credentials, _ = google_auth.default()
    auth_request = google_requests.Request()
    credentials.refresh(auth_request)
    return credentials.token

response = requests.get(
f"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID",
    headers={
        "Content-Type": "application/json; charset=utf-8",
        "Authorization": f"Bearer {get_identity_token()}",
    },
)

REST API 

curl \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/RESOURCE_ID

Saat menggunakan Vertex AI SDK untuk Python, objek agent sesuai dengan class AgentEngine yang berisi hal berikut:

  • agent.api_resource dengan informasi tentang agen yang di-deploy. Anda juga dapat memanggil agent.operation_schemas() untuk menampilkan daftar operasi yang didukung agen. Lihat Operasi yang didukung untuk mengetahui detailnya.
  • agent.api_client yang memungkinkan interaksi layanan sinkron
  • agent.async_api_client yang memungkinkan interaksi layanan asinkron

Bagian selanjutnya mengasumsikan bahwa Anda memiliki instance AgentEngine, yang diberi nama agent.

Operasi yang didukung

Operasi berikut didukung untuk LanggraphAgent:

  • query: untuk mendapatkan respons terhadap kueri secara sinkron.
  • stream_query: untuk melakukan streaming respons terhadap kueri.
  • get_state: untuk mendapatkan titik pemeriksaan tertentu.
  • get_state_history: untuk mencantumkan titik pemeriksaan thread.
  • update_state: untuk membuat cabang yang sesuai dengan berbagai skenario.

Mengalirkan respons terhadap kueri

LangGraph mendukung beberapa mode streaming. Yang utama adalah:

  • values: Mode ini melakukan streaming status lengkap grafik setelah setiap node dipanggil.
  • updates: Mode ini melakukan streaming pembaruan ke status grafik setelah setiap node dipanggil.

Untuk melakukan streaming kembali values (sesuai dengan status lengkap grafik):

for state_values in agent.stream_query(
    input=inputs,
    stream_mode="values",
    config={"configurable": {"thread_id": "streaming-thread-values"}},
):
    print(state_values)

Untuk melakukan streaming kembali updates (sesuai dengan pembaruan pada status grafik):

for state_updates in agent.stream_query(
    input=inputs,
    stream_mode="updates",
    config={"configurable": {"thread_id": "streaming-thread-updates"}},
):
    print(state_updates)

Memerlukan interaksi manusia

Di LangGraph, aspek umum human-in-the-loop adalah menambahkan titik henti sementara untuk menghentikan urutan tindakan oleh agen, dan membuat manusia melanjutkan alur pada waktu berikutnya.

Ulasan

Anda dapat menyetel titik henti sementara menggunakan argumen interrupt_before= atau interrupt_after= saat memanggil .query atau .stream_query:

from langchain.load import load as langchain_load

response = agent.query(
    input=inputs,
    interrupt_before=["tools"], # after generating the function call, before invoking the function
    interrupt_after=["tools"], # after getting a function response, before moving on
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
)

langchain_load(response['messages'][-1]).pretty_print()

Output-nya akan terlihat seperti berikut:

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

Persetujuan

Untuk menyetujui panggilan alat yang dihasilkan dan melanjutkan eksekusi lainnya, Anda meneruskan None ke input, dan menentukan thread atau titik pemeriksaan di dalam config:

from langchain.load import load as langchain_load

response = agent.query(
    input=None,  # Continue with the function call
    interrupt_before=["tools"], # after generating the function call, before invoking the function
    interrupt_after=["tools"], # after getting a function response, before moving on
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
)

langchain_load(response['messages'][-1]).pretty_print()

Output-nya akan terlihat seperti berikut:

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

Histori

Untuk mencantumkan semua titik pemeriksaan dari thread tertentu, gunakan metode .get_state_history:

for state_snapshot in agent.get_state_history(
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
):
    if state_snapshot["metadata"]["step"] >= 0:
        print(f'step {state_snapshot["metadata"]["step"]}: {state_snapshot["config"]}')
        state_snapshot["values"]["messages"][-1].pretty_print()
        print("\n")

Responsnya akan mirip dengan urutan output berikut:

step 3: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-ded5-67e0-8003-2d34e04507f5'}}
================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

step 2: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-d189-6a77-8002-5dbe79e2ce58'}}
================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

step 1: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

step 0: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-c2e4-6f3c-8000-477fd654cb53'}}
================================ Human Message =================================

What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?

Mendapatkan konfigurasi langkah

Untuk mendapatkan titik pemeriksaan sebelumnya, tentukan checkpoint_id (dan checkpoint_ns). Pertama, mundur ke langkah 1, saat panggilan alat dibuat:

snapshot_config = {}
for state_snapshot in agent.get_state_history(
    config={"configurable": {"thread_id": "human-in-the-loop-deepdive"}},
):
    if state_snapshot["metadata"]["step"] == 1:
        snapshot_config = state_snapshot["config"]
        break

print(snapshot_config)

Output-nya akan terlihat seperti berikut:

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}

Perjalanan waktu

Untuk mendapatkan titik pemeriksaan, metode .get_state dapat digunakan:

# By default, it gets the latest state [unless (checkpoint_ns, checkpoint_id) is specified]
state = agent.get_state(config={"configurable": {
    "thread_id": "human-in-the-loop-deepdive",
}})

print(f'step {state["metadata"]["step"]}: {state["config"]}')
state["values"]["messages"][-1].pretty_print()

Secara default, checkpoint terbaru (berdasarkan stempel waktu) akan didapatkan. Outputnya akan terlihat mirip dengan berikut ini:

step 3: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-ded5-67e0-8003-2d34e04507f5'}}
================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

Mendapatkan checkpoint konfigurasi

Untuk konfigurasi tertentu (misalnya, snapshot_config dari konfigurasi langkah), Anda bisa mendapatkan titik pemeriksaan yang sesuai:

state = agent.get_state(config=snapshot_config)
print(f'step {state["metadata"]["step"]}: {state["config"]}')
state["values"]["messages"][-1].pretty_print()

Output-nya akan terlihat seperti berikut:

step 1: {'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

Putar ulang

Untuk memutar ulang dari status tertentu, teruskan konfigurasi status (yaitu state["config"]) ke agen. Konfigurasi status adalah dict yang terlihat seperti berikut:

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e95-cc7f-6d68-8001-1f6b5e57c456'}}

Untuk memutar ulang dari state["config"] (tempat panggilan alat dibuat), tentukan None dalam input:

from langchain.load import load as langchain_load

for state_values in agent.stream_query(
    input=None, # resume
    stream_mode="values",
    config=state["config"],
):
    langchain_load(state_values["messages"][-1]).pretty_print()

Hal ini akan menghasilkan sesuatu yang mirip dengan urutan output berikut:

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-11-14", "rates": {"SEK": 11.0159}}

================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona is 1 USD to 11.0159 SEK.

Percabangan

Anda dapat membuat cabang dari titik pemeriksaan sebelumnya untuk mencoba skenario alternatif menggunakan metode .update_state:

branch_config = agent.update_state(
    config=state["config"],
    values={"messages": [last_message]}, # the update we want to make
)

print(branch_config)

Output-nya akan terlihat seperti berikut:

{'configurable': {'thread_id': 'human-in-the-loop-deepdive',
  'checkpoint_ns': '',
  'checkpoint_id': '1efa2e96-0560-62ce-8002-d1bb48a337bc'}}

Kita dapat mengkueri agen dengan branch_config untuk melanjutkan dari titik pemeriksaan dengan status yang diperbarui:

from langchain.load import load as langchain_load

for state_values in agent.stream_query(
    input=None, # resume
    stream_mode="values",
    config=branch_config,
):
    langchain_load(state_values["messages"][-1]).pretty_print()

Hal ini akan menghasilkan sesuatu yang mirip dengan urutan output berikut:

================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_exchange_rate (12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5)
 Call ID: 12610c50-4465-4296-b1f3-d751ec959fd5
  Args:
    currency_date: 2024-09-01
    currency_from: USD
    currency_to: SEK

================================= Tool Message =================================
Name: get_exchange_rate

{"amount": 1.0, "base": "USD", "date": "2024-08-30", "rates": {"SEK": 10.2241}}

================================== Ai Message ==================================

The exchange rate from US dollars to Swedish krona on 2024-08-30 was 1 USD to 10.2241 SEK.

Langkah berikutnya