[LangGraph] 边

边是两个节点的连接线，决定了图在运行时从哪里到哪里。

LangGraph 中边有 4 种类型：

1. 普通边
2. 条件边
3. 入口点：START
4. 条件入口点

普通边

连接两个节点，例如 nodeA 到 nodeB：

graph.addEdge("nodeA", "nodeB");

注意这里添加的边是有流向的，代表着从 nodeA 流向 nodeB

条件边

语法如下：

graph.addConditionalEdges("nodeA", routingFunction [, mapping]);

• "nodeA"：哪个节点跑完以后要做分流。
• routingFunction(state)：路由函数，接收当前 state，返回一个“去向”。
• mapping（可选）：把路由函数的返回值翻译成真正的节点名或节点名列表。

路由函数

顾名思义就是一个函数，例如：

function shouldSearch(state) {return state.query?.trim() ? true : false;
}

function route(state) {if (state.needTools) return "tools";if (state.done) return "stop";return "finalize";
}

function fanOut(state) {return ["fetchProfile", "fetchOrders"]; // 下一步并发的跑两个节点
}

路由函数的返回值：

1. 返回字符串
2. 返回字符串数组，字符串数组就代表要并发跑的节点
3. 返回自定义的标签：如 true/false、"search" 等
4. 返回END

mapping

让路由函数只关心判定结果，不耦合具体的节点名字。

mapping 是做一个节点的映射，目的是让路由函数和具体的节点名称解耦。

graph.addConditionalEdges("nodeA", routingFunction, {true: "nodeB",false: "nodeC",
});

routingFunction 是路由函数，只需要返回 true/false，具体映射的节点由 mapping 来决定。

条件入口点

其实就是条件边，只不过第一个参数为 START

graph.addConditionalEdges(START, routingFunction);

routingFunction(state) 是一个路由函数，会根据初始 state 做判断，然后路由函数的返回值决定从哪个节点开始运行。

条件入口点也可以使用映射表：

graph.addConditionalEdges(START, routingFunction, {true: "nodeB",false: "nodeC",
});

routingFunction 返回值：

• true：以 nodeB 作为起点
• false：以 nodeC 作为起点

---

import { END, START, StateGraph } from "@langchain/langgraph";
import { registry } from "@langchain/langgraph/zod";
import z from "zod";const Schema = z.object({a: z.string().optional(),b: z.string().optional(),c: z.string().optional(),path: z.enum(["B", "C"]).optional(),logs: z.array(z.string()).register(registry, {reducer: {fn: (oldVal, newVal) => [...oldVal, ...newVal],},default: () => [],}),
});
type TState = z.infer<typeof Schema>;const graph = new StateGraph(Schema).addNode("A", () => {console.log("运行A节点");return {a: "A节点执行后的结果",logs: ["A节点"],};}).addNode("B", async (state: TState) => {console.log("运行B节点");return {b: "B节点执行后的结果",logs: ["B节点"],};}).addNode("C", async (state: TState) => {console.log("运行C节点");return {c: "C节点执行后的结果",logs: ["C节点"],};}).addNode("D", async (state: TState) => {console.log("运行D节点");return {d: "D节点执行后的结果",logs: ["D节点"],};}).addEdge(START, "A").addConditionalEdges("A",(state: TState) => {return state.path === "B" ? "B" : "C";},{B: "B",C: "C",},).addEdge("B", "D").addEdge("C", "D").addEdge("D", END).compile();const result = await graph.invoke({logs: [],path: "C",
});
console.log(result);