Add RunnableSequence for graph node execution

pyproject.toml

@@ -27,6 +27,7 @@ beautifulsoup4 = "4.12.3"
 SQLAlchemy = "2.0.22"
 wikipedia = "1.4.0"
 tabulate = "0.9.0"
+openpyxl = "3.1.5"
 
 [tool.pytest.ini_options]
 pythonpath = ["src"]

src/langchain_lab/langgraph/marketing_analysis_assistant/marketing_analysis_assistant.py

@@ -6,6 +6,7 @@
 import pandas as pd
 from langchain_core.messages import BaseMessage, FunctionMessage, HumanMessage
 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
+from langchain_core.runnables import RunnableSequence
 from langchain_core.tools import tool
 from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_function
 from langchain_experimental.utilities import PythonREPL
@@ -26,7 +27,8 @@ class MarketingAnalysisAssistant:
     def __init__(self, openai_api_base: str, openai_api_key: str, model_name: str, recursion_limit: int = 20):
         self.model_name = model_name
         self.recursion_limit = recursion_limit
-        self.llm = ChatOpenAI(model_name=model_name, openai_api_base=openai_api_base, openai_api_key=openai_api_key, temperature=0.7, request_timeout=600, streaming=True)
+        self.llm = ChatOpenAI(model_name=model_name, openai_api_base=openai_api_base, openai_api_key=openai_api_key,
+                              temperature=0.7, request_timeout=600, streaming=True)
         # 定义智能体
         sales_staff = self.create_agent(
             self.llm,
@@ -40,24 +42,23 @@ def __init__(self, openai_api_base: str, openai_api_key: str, model_name: str, r
             system_message="负责团队管理和指导。设定销售目标，制定销售策略，监控绩效，并向团队成员提供反馈。",
         )
 
-        sales_staff_node = functools.partial(self.agent_node, agent=sales_staff, name="sales_staff")
-        sales_manager_node = functools.partial(self.agent_node, agent=sales_manager, name="sales_manager")
-
         # 定义图
         workflow = StateGraph(AgentState)
 
-        workflow.add_node("sales_staff", sales_staff_node)
-        workflow.add_node("sales_manager", sales_manager_node)
-        workflow.add_node("sales_tool", self.sales_tool)
+        workflow.add_node("sales_staff",
+                          functools.partial(self.graph_node_agent, agent=sales_staff, name="sales_staff"))
+        workflow.add_node("sales_manager",
+                          functools.partial(self.graph_node_agent, agent=sales_manager, name="sales_manager"))
+        workflow.add_node("sales_tool", self.graph_node_sales_tool)
 
         workflow.add_conditional_edges(
             "sales_staff",
-            self.router,
+            self.graph_node_router,
             {"continue": "sales_manager", "sales_tool": "sales_tool", "end": END},
         )
         workflow.add_conditional_edges(
             "sales_manager",
-            self.router,
+            self.graph_node_router,
             {"continue": "sales_staff", "sales_tool": "sales_tool", "end": END},
         )
 
@@ -119,7 +120,7 @@ def data_analysis_tool():
         return response
 
     @staticmethod
-    def agent_node(state, agent, name):
+    def graph_node_agent(state: AgentState, agent: RunnableSequence, name: str):
         print(f"Executing {name} node!")
         result = agent.invoke(state)
         # 将代理的输出转换为适合添加到全局状态的格式。
@@ -135,7 +136,7 @@ def agent_node(state, agent, name):
         }
 
     @staticmethod
-    def router(state):
+    def graph_node_router(state: AgentState):
         messages = state["messages"]
         last_message = messages[-1]
 
@@ -147,7 +148,7 @@ def router(state):
 
         return "continue"
 
-    def sales_tool(self, state):
+    def graph_node_sales_tool(self, state: AgentState):
         """This runs tools in the graph
 
         It takes in an agent action and calls that tool and returns the result."""
@@ -210,15 +211,15 @@ def run(self):
                     "messages": [
                         HumanMessage(
                             content="利用事先准备好的agent和tool进行会话。"
-                            "会话的主题是'调查我们公司商品A、B、C过去5年的数据，并制定本期的销售战略。"
-                            "会话由sales_staff开始。"
-                            "数据分析工具必须使用'./sales_data.csv'文件，并已表格形式输出数据。"
-                            "数据分析工具将从'./sales_data.csv'文件中读取数据，进行基本统计和相关关系分析。"
-                            "数据分析工具将输出文本形式的分析结果，并提供基于分析结果的见解。"
-                            "接下来，将数据分析工具给出的分析结果和见解传达给sales_staff。"
-                            "然后，sales_staff和sales_manager根据数据分析工具提供的分析结果和见解进行交流，并共同制定本期的销售策略。"
-                            "sales_staff和sales_manager的会话总次数最多为20次。"
-                            "最后，sales_manager在总结所有对话后，列出重要的要点并结束。"
+                                    "会话的主题是'调查我们公司商品A、B、C过去5年的数据，并制定本期的销售战略。"
+                                    "会话由sales_staff开始。"
+                                    "数据分析工具必须使用'./sales_data.csv'文件，并已表格形式输出数据。"
+                                    "数据分析工具将从'./sales_data.csv'文件中读取数据，进行基本统计和相关关系分析。"
+                                    "数据分析工具将输出文本形式的分析结果，并提供基于分析结果的见解。"
+                                    "接下来，将数据分析工具给出的分析结果和见解传达给sales_staff。"
+                                    "然后，sales_staff和sales_manager根据数据分析工具提供的分析结果和见解进行交流，并共同制定本期的销售策略。"
+                                    "sales_staff和sales_manager的会话总次数最多为20次。"
+                                    "最后，sales_manager在总结所有对话后，列出重要的要点并结束。"
                         )
                     ],
                 },

src/langchain_lab/langgraph/network_operations_analysis_assistant/network_operations_analysis_assistant.pluml

@@ -0,0 +1,37 @@
+@startuml
+start
+
+:网络运营经理 (NetworkOpsManager);
+:接收统计报表并初步审核;
+:召集分析会议;
+
+:无线网络工程师 (WirelessNetworkEngineer);
+:分析无线网络性能和资源数据;
+
+
+:数据分析师 (DataAnalyst);
+:深入挖掘数据，提供建议;
+:准备数据可视化报告;
+
+:网络维护人员 (NetworkMaintenanceTech);
+:确认并解决技术问题;
+
+
+:IT运营经理 (ITOpsManager);
+:协调IT资源，支持分析和解决问题;
+:优化网络操作流程;
+
+:客户服务经理 (CustomerServiceManager);
+:整理客户投诉和反馈;
+
+
+:高层管理人员 (ExecutiveManagement);
+:审核整体报告和建议;
+:批准必要的优化项目;
+
+:质量保证（QA）团队 (QATeam);
+:评估最终网络服务质量;
+:确保符合公司标准和法规;
+
+stop
+@enduml