一起学LangGraph构建agent专题---预构建的代理(三)大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

下面开始第二部分-预构建的代理；下面演示完整的示例代码及输出的结果；详细的概念定义可以参考每小节对应的官方描述

菜鸟Java码农

790人浏览 · 2025-09-04 11:13:27

菜鸟Java码农 · 2025-09-04 11:13:27 发布

下面开始第二部分-预构建的代理；下面演示完整的示例代码及输出的结果；详细的概念定义可以参考每小节对应的官方描述，本文在这里就不在详细描述了；

官方文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/overview/

本文介绍预构建的代理的0-3个小结的，完整代码已经上传到github上；文末自取；

0概述

1运行代理

2流

3模型

0概述

参考文档：

https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/overview/

#使用 LangGraph 进行代理开发

LangGraph 提供低级原语和高级预构建组件，用于构建基于代理的应用程序。本节重点介绍预构建的可重用组件，这些组件旨在帮助您快速可靠地构建代理系统，而无需从头开始实施编排、内存或人工反馈处理。

#本章节介绍与构建的代理的组件：

#主要特点： LangGraph 包含构建健壮的、生产就绪的代理系统所必需的几项功能：

内存集成：对短期（基于会话）和长期（跨会话持久）内存的原生支持，从而在聊天机器人和助手中实现有状态行为。人机协同控制：执行可以无限期暂停以等待人工反馈，这与仅限于实时交互的基于 websocket 的解决方案不同。这样可以在工作流中的任何时间点进行异步审批、更正或干预。流式处理支持：代理状态、模型令牌、工具输出或组合流的实时流式处理。部署工具：包括无需基础设施的部署工具。LangGraph Platform 支持测试、调试和部署。 Studio：用于检查和调试工作流的可视化 IDE。支持多种生产部署选项。

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel

import os
from langchain.chat_models import init_chat_model

API_KEY = "sk-123"

BASE_URL = "https://api.deepseek.com"

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL

llm = init_chat_model("openai:deepseek-chat")

deftool() -> None:
"""Testing tool."""
    print("tool")

classResponseFormat(BaseModel):
"""Response format for the agent."""
    result: str

agent = create_react_agent(
    llm,
    tools=[tool],

    response_format=ResponseFormat,
)

from IPython.display import Image, display

try:
    display(Image(agent.get_graph().draw_mermaid_png()))
except Exception:
# This requires some extra dependencies and is optional
pass

1运行代理

参考文档： https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/run_agents/

运行代理¶ 代理支持同步和异步执行，使用 / 表示完整响应，或使用 / 表示增量流输出。本节介绍如何提供输入、解释输出、启用流式处理和控制执行限制。.invoke()await .ainvoke().stream().astream()

# 创建llm
import os
from langchain.chat_models import init_chat_model

API_KEY = "sk-123"

BASE_URL = "https://api.deepseek.com"

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL

llm = init_chat_model("openai:deepseek-chat")

# 同步调用
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

agent = create_react_agent(model=llm,tools=[])

response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "你是谁"}]})

print(response)

# 同步流式处理
for chunk in agent.stream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "你是谁"}]},
    stream_mode="updates"
):
    print(chunk)

{'messages': [HumanMessage(content='你是谁', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='79e83afe-7e87-477d-9148-9da2a4e3dae5'), AIMessage(content='我是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）开发的智能AI助手！🤖✨ 我的使命是帮助你解答各种问题，无论是学习、工作，还是日常生活中的小困惑，我都会尽力提供准确、有用的信息。  \n\n你可以问我任何问题，比如：  \n- **知识科普** 📚：比如“黑洞是怎么形成的？”  \n- **实用建议** 💡：比如“如何提高学习效率？”  \n- **创意灵感** 🎨：比如“帮我写一首关于夏天的诗。”  \n- **技术支持** 💻：比如“Python代码报错怎么解决？”  \n\n目前我是**免费的**，也没有隐藏收费，随时欢迎来聊！😊 你今天有什么想问的呢？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 151, 'prompt_tokens': 4, 'total_tokens': 155, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 4}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': 'b7823cc0-4802-4cb8-9261-3597e4501c2c', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--545a9933-7fa3-4133-88df-9c13331c411e-0', usage_metadata={'input_tokens': 4, 'output_tokens': 151, 'total_tokens': 155, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}
{'agent': {'messages': [AIMessage(content='我是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）创造的智能AI助手！🤖✨ 我可以帮你解答各种问题，无论是学习、工作，还是日常生活中的小困惑，都可以问我哦！有什么我可以帮你的吗？😊', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 54, 'prompt_tokens': 4, 'total_tokens': 58, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 4}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': '57ba7939-31f3-4499-87a3-225466a68871', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--b4a83b2f-7099-402a-8f91-52e355facb46-0', usage_metadata={'input_tokens': 4, 'output_tokens': 54, 'total_tokens': 58, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}}

#异步调用

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

agent = create_react_agent(model=llm,tools=[])
response = await agent.ainvoke({"messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]})
print(response)

# 异步流式处理

asyncfor chunk in agent.astream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]},
    stream_mode="updates"
):
    print(chunk)

{'messages': [HumanMessage(content='你是谁？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='02cbc726-9f8b-411c-8406-9654edaba79f'), AIMessage(content='我是DeepSeek Chat，由深度求索公司创造的智能AI助手！🤖✨ 我的使命是帮助你解答各种问题，无论是学习、工作，还是生活中的小困惑，我都会尽力提供准确、有用的信息。  \n\n你可以问我任何问题，比如：  \n- **知识查询**：历史、科学、技术等  \n- **实用建议**：写作、编程、旅行规划等  \n- **趣味互动**：讲个笑话、推荐电影或书籍  \n\n我目前是**免费的**，而且支持超长上下文（128K），还能读取你上传的文档（如PDF、Word等）来辅助回答。试试看吧！😊  \n\n有什么我可以帮你的吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 143, 'prompt_tokens': 5, 'total_tokens': 148, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 5}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': '7a957aab-020a-4ccf-ab16-b2ec4a6a7b71', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--5e17dc65-1e9f-4694-bd54-c725bbee761f-0', usage_metadata={'input_tokens': 5, 'output_tokens': 143, 'total_tokens': 148, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}
{'agent': {'messages': [AIMessage(content='我是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）创造的智能AI助手！🤖✨ 我的使命是帮助你解答各种问题，无论是学习、工作，还是日常生活中的小困惑。我可以陪你聊天、提供建议、查找资料，甚至帮你分析复杂的问题。  \n\n有什么我可以帮你的吗？😊', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 69, 'prompt_tokens': 5, 'total_tokens': 74, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 5}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': 'fca27385-22be-447e-927a-753bf3c7c19d', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--1117972c-5bb3-434d-910c-87034e331a96-0', usage_metadata={'input_tokens': 5, 'output_tokens': 69, 'total_tokens': 74, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}}

# 最大迭代次数

from langgraph.errors import GraphRecursionError
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

max_iterations = 3
recursion_limit = 2 * max_iterations + 1
agent = create_react_agent(
    model=llm,
    tools=[]
)

try:
    response = agent.invoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]},
        {"recursion_limit": recursion_limit},
    )
    print(response)
except GraphRecursionError:
    print("Agent stopped due to max iterations.")

{'messages': [HumanMessage(content='你是谁？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='0346e2fd-b76b-49af-92df-72399c437f7d'), AIMessage(content='我是DeepSeek Chat，由深度求索公司（DeepSeek）创造的智能AI助手！🤖✨ 我的使命是帮助你解答问题、提供信息、陪你聊天，甚至帮你处理各种任务。无论是学习、工作，还是日常生活中的小疑问，都可以来找我哦！😊  \n\n有什么我可以帮你的吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 69, 'prompt_tokens': 5, 'total_tokens': 74, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 5}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': 'f15916d3-7bbd-4463-8d98-6f2c9a46858c', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--62bcbfd5-8a7c-43e8-9f52-c553c9527089-0', usage_metadata={'input_tokens': 5, 'output_tokens': 69, 'total_tokens': 74, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}

2流

参考文档： https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/streaming/

流¶ 流式处理是构建响应式应用程序的关键。您需要流式传输几种类型的数据：

Agent progress — 在执行代理图中的每个节点后获取更新。 LLM tokens — 流式处理由语言模型生成的令牌。自定义更新 — 在执行期间从工具发出自定义数据（例如，“Fetched 10/100 records”）您可以一次流式传输多种类型的数据。

代理进度¶ 要流式传输代理进度，请将 stream（）或 astream（）方法与 stream_mode=“updates” 一起使用。这会在每个代理步骤后发出一个事件。

例如，如果您有一个代理调用了一次工具，您应该会看到以下更新：

LLM 节点：带有工具调用请求的 AI 消息 Tool 节点：带有执行结果的工具消息 LLM 节点：最终 AI 响应

# 创建llm
import os
from langchain.chat_models import init_chat_model

API_KEY = "sk-123"

BASE_URL = "https://api.deepseek.com"

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL

llm = init_chat_model("openai:deepseek-chat")

# 同步调用
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool

@tool
defget_time():
"""
    获取当前时间
    """
import datetime
    curr_tiem= datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return curr_tiem

tools=[get_time]

agent = create_react_agent(model=llm,tools=tools)

# 同步流式处理
for chunk in agent.stream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "当前时间是多少呢"}]},
    stream_mode="updates"
):
    print(chunk)
    print("\n")

{'agent': {'messages': [AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_0_ae5e502c-c3d6-459c-beb1-ac8a6426027b', 'function': {'arguments': '{}', 'name': 'get_time'}, 'type': 'function', 'index': 0}], 'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 15, 'prompt_tokens': 74, 'total_tokens': 89, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}, 'prompt_cache_hit_tokens': 0, 'prompt_cache_miss_tokens': 74}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': '1a6c6fe4-b2be-46bf-9952-7edde4dfe571', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='run--acf6544e-04f6-4e43-b32c-dd444b47048a-0', tool_calls=[{'name': 'get_time', 'args': {}, 'id': 'call_0_ae5e502c-c3d6-459c-beb1-ac8a6426027b', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 74, 'output_tokens': 15, 'total_tokens': 89, 'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})]}}

{'tools': {'messages': [ToolMessage(content='2025-05-22 13:55:05', name='get_time', id='9718b250-7b13-46b9-883e-699dcf166e2b', tool_call_id='call_0_ae5e502c-c3d6-459c-beb1-ac8a6426027b')]}}

{'agent': {'messages': [AIMessage(content='当前时间是2025年5月22日，下午1点55分05秒。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 18, 'prompt_tokens': 105, 'total_tokens': 123, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 64}, 'prompt_cache_hit_tokens': 64, 'prompt_cache_miss_tokens': 41}, 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8', 'id': '1fd9c141-420b-47ce-9fb8-6a53e5b265a9', 'service_tier': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--4d15855d-5509-427d-882c-dc22bedf80f5-0', usage_metadata={'input_tokens': 105, 'output_tokens': 18, 'total_tokens': 123, 'input_token_details': {'cache_read': 64}, 'output_token_details': {}})]}}

#同步传输 llm的令牌 要在 LLM 生成令牌时流式传输令牌

agent = create_react_agent(
    model=llm,
    tools=[get_time],
)

for token, metadata in agent.stream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "当前的时间是多少？"}]},
    stream_mode="messages"
):
    print("Token", token)
    print("Metadata", metadata)
    print("\n")

Token content='' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--83823969-fd1c-4031-b99f-afcb4d2f5ec2'
Metadata {'langgraph_step': 1, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_0_9f6c647f-2936-44e5-b956-1e58d20bc0e7', 'function': {'arguments': '', 'name': 'get_time'}, 'type': 'function'}]} response_metadata={} id='run--83823969-fd1c-4031-b99f-afcb4d2f5ec2' tool_calls=[{'name': 'get_time', 'args': {}, 'id': 'call_0_9f6c647f-2936-44e5-b956-1e58d20bc0e7', 'type': 'tool_call'}] tool_call_chunks=[{'name': 'get_time', 'args': '', 'id': 'call_0_9f6c647f-2936-44e5-b956-1e58d20bc0e7', 'index': 0, 'type': 'tool_call_chunk'}]
Metadata {'langgraph_step': 1, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': None, 'function': {'arguments': '{}', 'name': None}, 'type': None}]} response_metadata={} id='run--83823969-fd1c-4031-b99f-afcb4d2f5ec2' tool_calls=[{'name': '', 'args': {}, 'id': None, 'type': 'tool_call'}] tool_call_chunks=[{'name': None, 'args': '{}', 'id': None, 'index': 0, 'type': 'tool_call_chunk'}]
Metadata {'langgraph_step': 1, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='' additional_kwargs={} response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8'} id='run--83823969-fd1c-4031-b99f-afcb4d2f5ec2' usage_metadata={'input_tokens': 74, 'output_tokens': 14, 'total_tokens': 88, 'input_token_details': {'cache_read': 64}, 'output_token_details': {}}
Metadata {'langgraph_step': 1, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'checkpoint_ns': 'agent:e2167a9c-dfe6-f8dd-a332-13fee5a8212d', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='2025-05-22 13:57:08' name='get_time' id='ff393b7c-dddf-48ff-8b51-2768eca4f9ad' tool_call_id='call_0_9f6c647f-2936-44e5-b956-1e58d20bc0e7'
Metadata {'langgraph_step': 2, 'langgraph_node': 'tools', 'langgraph_triggers': ('branch:to:tools',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'tools'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'tools:fb57d373-d4fd-3efe-3579-4c8fa2d72fbd'}

Token content='' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='当前' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='的时间' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='是' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='202' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='5' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
Metadata {'langgraph_step': 3, 'langgraph_node': 'agent', 'langgraph_triggers': ('branch:to:agent',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull', 'agent'), 'langgraph_checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'checkpoint_ns': 'agent:203ef3af-125b-48d7-67d0-39ab628239f4', 'ls_provider': 'openai', 'ls_model_name': 'deepseek-chat', 'ls_model_type': 'chat', 'ls_temperature': None}

Token content='年' additional_kwargs={} response_metadata={} id='run--424c6397-190d-4ea3-aa3b-48bb634c4cef'
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#异步传输 llm的令牌 要在 LLM 生成令牌时流式传输令牌

agent = create_react_agent(
    model=llm,
    tools=[get_time],
)
asyncfor token, metadata in agent.astream(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "当前时间是多少"}]},
    stream_mode="messages"
):
    print("Token", token)
    print("Metadata", metadata)
    print("\n")

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Token content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_0_dfe7ab70-9836-410b-aa07-5c33f3e2bb0a', 'function': {'arguments': '', 'name': 'get_time'}, 'type': 'function'}]} response_metadata={} id='run--89b903a0-885e-4504-8492-fd7f6f601c5e' tool_calls=[{'name': 'get_time', 'args': {}, 'id': 'call_0_dfe7ab70-9836-410b-aa07-5c33f3e2bb0a', 'type': 'tool_call'}] tool_call_chunks=[{'name': 'get_time', 'args': '', 'id': 'call_0_dfe7ab70-9836-410b-aa07-5c33f3e2bb0a', 'index': 0, 'type': 'tool_call_chunk'}]
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Token content='' additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': None, 'function': {'arguments': '{}', 'name': None}, 'type': None}]} response_metadata={} id='run--89b903a0-885e-4504-8492-fd7f6f601c5e' tool_calls=[{'name': '', 'args': {}, 'id': None, 'type': 'tool_call'}] tool_call_chunks=[{'name': None, 'args': '{}', 'id': None, 'index': 0, 'type': 'tool_call_chunk'}]
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Token content='' additional_kwargs={} response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_8802369eaa_prod0425fp8'} id='run--89b903a0-885e-4504-8492-fd7f6f601c5e' usage_metadata={'input_tokens': 73, 'output_tokens': 14, 'total_tokens': 87, 'input_token_details': {'cache_read': 64}, 'output_token_details': {}}
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Token content='2025-05-22 14:21:22' name='get_time' id='12ef988c-707f-476c-aa4f-f9b89b2040d8' tool_call_id='call_0_dfe7ab70-9836-410b-aa07-5c33f3e2bb0a'
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完整代码访问github地址：

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、大模型系列视频教程（免费分享）

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四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇【录播课】

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