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Pregel 实现了 LangGraph 的运行时，负责管理 LangGraph 应用程序的执行。 编译一个 StateGraph 或创建一个 entrypoint 会生成一个 Pregel 实例，该实例可通过输入调用。 本指南在较高层次上解释了运行时机制，并提供了直接使用 Pregel 实现应用程序的说明。
注意： Pregel 运行时的名称来源于 Google 的 Pregel 算法，该算法描述了一种使用图进行大规模并行计算的高效方法。

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概述

在 LangGraph 中，Pregel 将 参与者（actors） 和 通道（channels） 组合到一个单一应用程序中。参与者 从通道读取数据并向通道写入数据。Pregel 按照 Pregel 算法/批量同步并行（Bulk Synchronous Parallel） 模型组织应用程序的执行步骤。 每个步骤包含三个阶段：
  • 规划（Plan）：确定本步骤中要执行哪些 参与者。例如，在第一步中，选择订阅特殊 输入 通道的 参与者；在后续步骤中，选择订阅上一步中已更新通道的 参与者。
  • 执行（Execution）：并行执行所有选定的 参与者，直到全部完成、其中一个失败或达到超时时间。在此阶段，通道更新对参与者不可见，直到下一步。
  • 更新（Update）：使用本步骤中 参与者 写入的值更新通道。
重复上述过程，直到没有 参与者 被选中执行，或达到最大步骤数。

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参与者（Actors）

一个 参与者 是一个 PregelNode。它订阅通道，从通道读取数据并向通道写入数据。可以将其视为 Pregel 算法中的一个 参与者。PregelNodes 实现了 LangChain 的 Runnable 接口。

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通道（Channels）

通道用于在参与者（PregelNodes）之间通信。每个通道都有一个值类型、一个更新类型和一个更新函数——该函数接收一系列更新并修改存储的值。通道可用于将数据从一个链发送到另一个链，或在未来的步骤中将数据从一个链发送到其自身。LangGraph 提供了若干内置通道：
  • LastValue：默认通道，存储发送到该通道的最后一个值，适用于输入和输出值，或用于在步骤之间传递数据。
  • Topic：可配置的发布-订阅主题，适用于在 参与者 之间发送多个值，或累积输出。可配置为去重或在多个步骤中累积值。
  • BinaryOperatorAggregate：存储一个持久值，通过将二元运算符应用于当前值和发送到通道的每个更新来更新，适用于在多个步骤中计算聚合值；例如，total = BinaryOperatorAggregate(int, operator.add)

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示例

虽然大多数用户将通过 StateGraph API 或 entrypoint 装饰器与 Pregel 交互，但也可以直接与 Pregel 交互。 以下是几个不同的示例，帮助您了解 Pregel API。
  • 单节点
  • 多节点
  • Topic
  • BinaryOperatorAggregate
  • 循环
from langgraph.channels import EphemeralValue
from langgraph.pregel import Pregel, NodeBuilder

node1 = (
    NodeBuilder().subscribe_only("a")
    .do(lambda x: x + x)
    .write_to("b")
)

app = Pregel(
    nodes={"node1": node1},
    channels={
        "a": EphemeralValue(str),
        "b": EphemeralValue(str),
    },
    input_channels=["a"],
    output_channels=["b"],
)

app.invoke({"a": "foo"})

{'b': 'foofoo'}

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高级 API

LangGraph 提供了两种用于创建 Pregel 应用程序的高级 API：StateGraph (图 API) 和 函数式 API。
  • StateGraph (图 API)
  • 函数式 API
StateGraph (Graph API) 是一个更高级的抽象，简化了 Pregel 应用程序的创建。它允许您定义节点和边的图。当您编译图时，StateGraph API 会自动为您创建 Pregel 应用程序。
from typing import TypedDict, Optional

from langgraph.constants import START
from langgraph.graph import StateGraph

class Essay(TypedDict):
    topic: str
    content: Optional[str]
    score: Optional[float]

def write_essay(essay: Essay):
    return {
        "content": f"Essay about {essay['topic']}",
    }

def score_essay(essay: Essay):
    return {
        "score": 10
    }

builder = StateGraph(Essay)
builder.add_node(write_essay)
builder.add_node(score_essay)
builder.add_edge(START, "write_essay")

# 编译图。
# 这将返回一个 Pregel 实例。
graph = builder.compile()
编译后的 Pregel 实例将关联一组节点和通道。您可以通过打印它们来检查节点和通道。
print(graph.nodes)
您将看到类似以下内容：
{'__start__': <langgraph.pregel.read.PregelNode at 0x7d05e3ba1810>,
 'write_essay': <langgraph.pregel.read.PregelNode at 0x7d05e3ba14d0>,
 'score_essay': <langgraph.pregel.read.PregelNode at 0x7d05e3ba1710>}

print(graph.channels)
您应看到类似以下内容：
{'topic': <langgraph.channels.last_value.LastValue at 0x7d05e3294d80>,
 'content': <langgraph.channels.last_value.LastValue at 0x7d05e3295040>,
 'score': <langgraph.channels.last_value.LastValue at 0x7d05e3295980>,
 '__start__': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e3297e00>,
 'write_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e32960c0>,
 'score_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d8ab80>,
 'branch:__start__:__self__:write_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e32941c0>,
 'branch:__start__:__self__:score_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d88800>,
 'branch:write_essay:__self__:write_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e3295ec0>,
 'branch:write_essay:__self__:score_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d8ac00>,
 'branch:score_essay:__self__:write_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d89700>,
 'branch:score_essay:__self__:score_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d8b400>,
 'start:write_essay': <langgraph.channels.ephemeral_value.EphemeralValue at 0x7d05e2d8b280>}