LangGraph Agents with Amazon Bedrock 使用指南
1. 项目介绍
本项目是基于 AWS 的一个开源工作坊,旨在通过 LangGraph 框架和 Amazon Bedrock 的结合,探索最新的 AI 代理和代理工作流程。LangGraph 是一个用于实现具有循环图的代理的工具,它可以帮助创建更加结构化和可控的代理。通过本项目的教程,您将学习如何使用 Python 和大型语言模型(LLM)构建基础的 ReAct 代理,以及如何利用 LangGraph 的特性来增强代理的能力。
2. 项目快速启动
环境准备
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确保您的系统安装了 Python 3.10 或更高版本。
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使用 Git 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/aws-samples/langgraph-agents-with-amazon-bedrock.git
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安装操作系统依赖(以 Ubuntu/Debian 为例):
sudo apt update sudo apt-get install graphviz graphviz-dev python3-dev pip install pipx pipx install poetry pipx ensurepath source ~/.bashrc
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创建虚拟环境并安装 Python 依赖:
cd langgraph-agents-with-amazon-bedrock export POETRY_VIRTUALENVS_PATH="$PWD/.venv" export INITIAL_WORKING_DIRECTORY=$(pwd) poetry shell cd $INITIAL_WORKING_DIRECTORY poetry install
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将新创建的 Python 环境添加到 Jupyter Notebook 服务器可用的内核列表中:
poetry run python -m ipykernel install --user --name agents-dev-env
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创建并设置您的 Tavily API 密钥。前往 Tavily 创建一个免费的 API 密钥。
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设置本地环境变量。创建一个
.env
文件,并将 Tavily API 密钥复制到该文件中。您也可以选择将密钥存储在 AWS Secrets Manager 中。
运行示例
克隆仓库并设置环境后,您可以开始运行示例代码。在项目的根目录中,您会找到多个 Jupyter Notebook 文件(以 Lab_1
, Lab_2
等命名),这些文件包含了不同的实验和示例。
打开一个 Notebook 文件,选择 agents-dev-env
内核,然后运行代码块以查看结果。
3. 应用案例和最佳实践
案例一:构建基础 ReAct 代理
通过 Lab 1 的 Notebook,您将学习如何从零开始构建一个基础的 ReAct 代理。这个代理将使用 Python 和 LLM 来实施一个推理和行动的循环,以完成任务。
最佳实践:利用 LangGraph 进行复杂行为建模
LangGraph 允许开发者通过创建节点和边来构建复杂的代理行为。在 Lab 2 到 Lab 6 的 Notebook 中,您将学习如何使用 LangGraph 的组件来创建更加结构化的代理。
4. 典型生态项目
本项目是基于 AWS 的开源项目,它利用了 Amazon Bedrock 提供的基础设施和工具。典型的生态项目包括但不限于:
- 使用 AWS SageMaker 进行模型训练和部署。
- 集成 AWS Secrets Manager 以安全地管理 API 密钥和其他敏感信息。
- 利用 AWS 的高级安全功能来保护代码和资源。
通过本项目的实践,您可以深入了解如何在实际应用中集成和使用这些 AWS 服务。
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