本文详细介绍了使用LangGraph构建AI笑话生成与评估系统的完整流程，包括状态定义、节点创建、条件路由和工作流构建。系统通过笑话生成器和评估器的交互，实现了对用户主题笑话的自动生成、评估和优化，形成了一个能持续改进的AI工作流，适合开发者收藏学习。

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/案例描述/

笑话小助手：用户输入主题，笑话生成器 生成一个和主题相关的笑话，然后交由 评估器 进行打分。评分为 funny 的表示好笑，直接输出；评分为 not funny 的表示不好笑，评估器 给出改进建议，返回给 笑话生成器 重新生成。

/实现步骤/

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1. 画出流程图

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2. 定义状态

# 定义状态
class State(TypedDict):
joke: str          # 生成的冷笑话内容
topic: str         # 用户指定的主题
feedback: str      # 改进建议
funny_or_not: str  # 幽默评级
# 结构化输出模型（用于LLM评估反馈）
class Feedback(BaseModel):
"""使用此工具来结构化你的响应"""
grade: Literal["funny", "not funny"] = Field(
description="判断笑话是否幽默",
examples=["funny", "not funny"]
)
feedback: str = Field(
description="若不幽默，提供改进建议",
example="可以加入双关语或意外结局"
)

状态 可以是 TypedDict, dataclass, 或 Pydantic BaseModel。

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3.定义节点

llm = ChatOpenAI(
temperature=0.6,
model="glm-4.5-air",
api_key=ZAI_API_KEY,
base_url=ZAI_BASE_URL,
max_retries=0,
max_tokens=2048,
streaming=True,
reasoning_effort="high",
extra_body={
"chat_template_kwargs ": {"thinking": {"type": "enabled"}}
},
)
def joke_generator(state: State) -> dict:
"""LLM生成笑话节点（带反馈优化机制）"""
prompt = (
f"根据反馈改进笑话：{state['feedback']}\n主题：{state['topic']}"
if state.get("feedback")
else f"创作一个关于{state['topic']}的笑话"
)
response = llm.invoke(prompt)
return {"joke": response.content}
def joke_evaluator(state: State) -> dict:
"""LLM笑话评估节点（结构化输出）"""
evaluator = llm.bind_tools([Feedback])
evaluation = evaluator.invoke(
f"评估此笑话的幽默程度：\n{state['joke']}\n"
"注意：幽默应包含意外性或巧妙措辞"
)
evaluation = evaluation.tool_calls[-1]['args']
return {
"funny_or_not": evaluation['grade'],
"feedback": evaluation['feedback']
}

节点通常是 Python 函数（同步或异步），其中第一个位置参数是状态。

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4.定义条件路由

def route_joke(state: State) -> str:
"""动态路由决策（基于评估结果）"""
return (
"Accepted" if state["funny_or_not"] == "funny"
else "Rejected"
)

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5.构建工作流

workflow = StateGraph(state_schema=State)
# 添加节点
workflow.add_node("generator", joke_generator)
workflow.add_node("evaluator", joke_evaluator)
# 构建连接关系
workflow.add_edge(START, "generator")
workflow.add_edge("generator", "evaluator")
workflow.add_conditional_edges(
"evaluator",
route_joke,
{
"Accepted": END,  # 合格则结束
"Rejected": "generator"  # 不合格则循环优化
}
)
graph = workflow.compile()
# graph.get_graph().draw_mermaid_png(output_file_path="joke_graph.png")

StateGraph 创建工作流

add_node 添加节点

add_edge 添加固定边

add_conditional_edges 添加条件边，根据 路由 函数的返回值，来指定下一个节点。

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6. 运行测试

langgraph dev

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