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创建一个聊天机器人，帮助用户生成提示。它将首先收集用户的需求，然后生成提示（并根据用户输入进行优化）。这些功能被分为两个独立的状态，而 LLM 决定何时在这两个状态之间切换。

测试结果如下：

from typing import Annotated,List,Literal
from typing_extensions import TypedDict
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_tavily import TavilySearch
from langchain_core.messages import BaseMessage,SystemMessage,AIMessage,HumanMessage,ToolMessage
from typing_extensions import TypedDictfrom langgraph.graph import StateGraph,START, END
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaverfrom langgraph.types import Command, interrupt
from pydantic import BaseModelimport os 
from dotenv import load_dotenv# 加载.env文件中的环境变量
load_dotenv()template = """你的任务是从用户那里获取他们想要创建哪种提示模板的信息。你应该从他们那里获取以下信息：- 提示的目标是什么
- 哪些变量将被传递到提示模板中
- 输出不应该做什么的任何限制
- 输出必须遵守的任何要求如果你无法辨别这些信息，请要求他们澄清！不要试图胡乱猜测。在你能辨别所有信息后，调用相关工具。"""def get_messages_info(messages):return [SystemMessage(content=template)]+messagesclass PromptInstructions(BaseModel):"""关于如何提示LLM的说明"""objective:strvariables:List[str]constraints:List[str]requirements:List[str]llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"))llm_with_tool = llm.bind_tools([PromptInstructions])def info_chain(state):messages = get_messages_info(state["messages"])response = llm_with_tool.invoke(messages)return {"messages": [response]}# 现在设置将生成提示的状态。这需要单独的系统消息，以及一个函数来过滤掉所有工具调用之前的消息（因为那是前一个状态决定生成提示的时候）
prompt_system = """根据以下要求，编写一个良好的提示模板:{reqs} """# 获取提示消息的函数  
# 仅获取工具调用后的消息
def get_prompt_messages(messages:list):tool_call = Noneother_msgs=[]for msg in messages:if isinstance(msg, AIMessage) and msg.tool_calls:tool_call = msg.tool_calls[0]["args"]elif isinstance(msg,ToolMessage):continueelif tool_call is not None:other_msgs.append(msg)return [SystemMessage(content=prompt_system.format(reqs=tool_call))]+other_msgsdef prompt_gen_chain(state):messages = get_prompt_messages(state["messages"])response = llm.invoke(messages)return {"messages": [response]}# 定义状态逻辑
# 聊天机器人所处状态的逻辑。如果最后一条消息是工具调用，那么我们处于"提示创建者"（ prompt ）应该回应的状态。
# 否则，如果最后一条消息不是 HumanMessage，那么我们知道人类应该下一个回应，所以我们处于 END 状态。
# 如果最后一条消息是 HumanMessage，那么如果之前有工具调用，我们处于 prompt 状态。否则，我们处于"信息收集"（ info ）状态。
def get_state(state):messages = state["messages"]if(isinstance(messages[-1],AIMessage) and messages[-1].tool_calls):return "add_tool_messages"elif not isinstance(messages[-1],HumanMessage):return ENDreturn "info"# 创建图
# 现在可以创建这个图了。我们将使用一个 SqliteSaver 来持久化对话历史。
class State(TypedDict):messages:Annotated[List,add_messages]memory = MemorySaver()
workflow = StateGraph(State)
workflow.add_node("info",info_chain)
workflow.add_node("prompt",prompt_gen_chain)@workflow.add_node
def add_tool_message(state:State):return {"messages":[ToolMessage(content="Prompt generated!",tool_call_id = state["messages"][-1].too_calls[0]["id"],)       ]}workflow.add_conditional_edges("info",get_state, ["add_tool_message","info",END])
workflow.add_edge("add_tool_message","prompt")
workflow.add_edge("prompt",END)
workflow.add_edge(START,"info")
graph = workflow.compile(checkpointer=memory)graph_png = graph.get_graph().draw_mermaid_png()
with open("prompt_workflow.png", "wb") as f:f.write(graph_png)# 使用图
# 现在我们可以使用创建的聊天机器人了。
import uuidcached_human_responses = ["你好!", "rag 提示词", "1 rag, 2 none, 3 no, 4 no", "red", "q"]
cached_response_index = 0
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid.uuid4())}}
while True:try:user = input("User (q/Q to quit): ")except:user = cached_human_responses[cached_response_index]cached_response_index += 1# print(f"User (q/Q to quit): {user}")if user in {"q", "Q"}:print("AI: Byebye")breakoutput = Nonefor output in graph.stream({"messages": [HumanMessage(content=user)]}, config=config, stream_mode="updates"):last_message = next(iter(output.values()))["messages"][-1]last_message.pretty_print()if output and "prompt" in output:print("Done!")