LangGraph的预构建状态MessagesState

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官方参考链接
MessagesState源码：

from langchain_core.messages import AnyMessage
from langgraph.graph.message import add_messages
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict

class GraphState(TypedDict):
    messages: Annotated[list[AnyMessage], add_messages]

为什么要使用消息？

大多数现代 LLM 提供商都有一个聊天模型接口，它接受消息列表作为输入。同时LangChain 的ChatModel 特别接受 Message 对象的列表作为输入。

在图中使用消息

在许多情况下，将之前的对话历史记录作为消息列表存储在图状态中很有帮助。为此，我们可以向图状态添加一个键（通道），该键存储 Message 对象的列表，并使用归约函数对其进行注释。

归约函数对于告诉图如何通过每次状态更新（例如，当节点发送更新时）来更新状态中的 Message 对象列表。如果您不指定归约器，则每次状态更新都将使用最新提供的值覆盖消息列表。

然而，您可能还希望手动更新图状态中的消息（例如，人工参与）。如果您使用 operator.add 作为归约器，则您发送到图的手动状态更新将被附加到现有消息列表，而不是更新现有消息。为避免这种情况，您需要一个能够跟踪消息 ID 并在更新时覆盖现有消息的归约器。为此，您可以使用预构建的 add_messages 函数。对于全新消息，它将简单地附加到现有列表；但它也会正确处理现有消息的更新。

序列化

除了跟踪消息 ID 之外，每当在 messages 通道上收到状态更新时，add_messages 函数还会尝试将消息反序列化为 LangChain Message 对象。
序列化官方参考链接
这允许以以下格式发送图输入/状态更新：

# this is supported
{"messages": [HumanMessage(content="message")]}

# and this is also supported
{"messages": [{"type": "human", "content": "message"}]}

由于在使用 add_messages 时状态更新总是反序列化为 LangChain Messages，因此您应该使用点表示法来访问消息属性，例如 state["messages"][-1].content。

MessagesState

由于在状态中包含消息列表非常常见，因此存在一个预构建的状态，称为 MessagesState，它使得使用消息变得容易。MessagesState 定义了一个单独的 messages 键，它是一个 AnyMessage 对象列表，并使用 add_messages 归约器。我们可以通过以下方式添加更多字段：

from langgraph.graph import MessagesState

class State(MessagesState):
    documents: list[str]
posted @ 2025-06-17 10:55  Filament  阅读(442)  评论(0)    收藏  举报
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