【光子 AI 】应用 LangGraph 的核心模型和算法原理，完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码，并给出具体的应用测试实际项目案例

文章目录

• 应用 LangGraph 的核心模型和算法原理，完整实现一个极简版的 Agent 开发框架源代码，并给出具体的应用测试实际项目案例
• • 1) 核心模型与算法原理（对应 LangGraph 思路）
  • 2) 极简框架源代码（可直接复制运行）
  • • `mini_langgraph.py`
  • 3) 实际项目案例：工单自动分流 + 知识库检索 + 回复草案 + 质量检查循环
  • • `ticket_agent_demo.py`
  • 4) 最小化自动化测试（真实可落地的工程习惯）
  • • `test_ticket_agent.py`（pytest）
  • 5) 你可以如何扩展到“更像 LangGraph 的 Agent”
  • 参考（引用）
  • • 第一部分：极简版 Agent 开发框架核心源码
    • 第二部分：实际项目案例——ReAct 模式数学计算 Agent
    • • 1. 模拟组件（模拟 LLM 和工具）
      • 2. 构建 Agent 图 (基于 MiniLangGraph)
      • 3. 运行测试
    • 代码运行结果预期
• 极简版 LangGraph Agent 开发框架
• • 项目结构
  • 1. 核心框架实现
  • • 1.1 状态管理 (`core/state.py`)
    • 1.2 图引擎 (`core/graph.py`)
    • 1.3 检查点系统 (`checkpointer/memory.py`)
  • 2. Agent 系统实现
  • • 2.1 工具系统 (`agents/tools.py`)
    • 2.2 LLM 接口 (`utils/llm.py`)
    • 2.3 ReAct Agent (`agents/react.py`)
  • 3. 实际测试案例
  • • 3.1 简单聊天机器人 (`examples/simple_chatbot.py`)
    • 3.2 工具调用Agent (`examples/tool_agent.py`)
    • 3.3 多步骤工作流Agent (`examples/workflow_agent.py`)
  • 4. 主程序入口 (`main.py`)
  • 5. 运行结果示例
  • 6. 框架架构总结
• LangGraph 极简版 Agent 开发框架实现
• • 1. 核心架构设计
  • 2. 完整框架源代码
  • • 2.1 核心模块 - `mini_langgraph/core.py`
    • 2.2 工具模块 - `mini_langgraph/tools.py`
    • 2.3 LLM 接口模块 - `mini_langgraph/llm.py`
    • 2.4 Agent 模块 - `mini_langgraph/agent.py`
    • 2.5 检查点与持久化 - `mini_langgraph/checkpoint.py`
    • 2.6 包初始化 - `mini_langgraph/__init__.py`
  • 3. 应用测试案例
  • • 3.1 基础状态图测试
    • 3.2 条件路由测试
    • 3.3 ReAct Agent 测试
    • 3.4 完整应用：智能客服系统
• 极简版 LangGraph Agent 开发框架实现 + 实战案例
• • 一、核心框架实现
  • • 1. 完整框架源代码
  • 二、实战案例：文件关键词提取 Agent
  • • 1. 案例背景
    • 2. 案例实现步骤
    • • 步骤1：准备测试文件
      • 步骤2：定义 Agent 核心节点
      • 步骤3：构建并运行 Agent
  • 三、运行结果与解析
  • • 1. 核心执行日志
    • 2. 关键特性验证
  • 四、框架扩展方向
  • 总结
  • • 一、极简版 Agent 框架源代码
    • 二、应用测试：一个简单的问答 Agent
    • 三、测试案例解析
    • 四、框架扩展方向
    • 1. LangGraph 的核心模型与算法原理
    • 2. 极简版 Agent 框架源代码实现
    • 3. 具体应用测试实际项目案例