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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。

/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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