LangGraph-GUI

LangGraph-GUI 简介

LangGraph-GUI 是一个用于管理和可视化节点-边工作流的用户友好界面。它在本地支持使用Ollama的语言模型来创建、编辑和运行工作流。这个基于节点-边的GUI可以导出为JSON文件，以实现更好的解耦。

如果想了解更多关于LangGraph的信息，请参考LangGraph-learn。

主要功能

起始节点 (Start Node)

工作流图（JSON格式）只能有一个起始节点，该节点对应LangGraph的START节点。

步骤节点 (Step Node)

步骤节点对应LangGraph的add_node操作，你可以从左侧节点（右端口）拖动边线到右侧节点（左端口）。如果你将两个节点相互连接，可以创建一个循环。

带工具的步骤节点 (Step Node with Tool)

带工具的步骤节点会调用函数，工具定义需要一个工具节点。

工具节点 (Tool Node)

工具节点需要编写真实的Python函数代码，并且需要使用@tool装饰器，类似于LangChain的自定义工具。

条件节点 (Condition Node)

条件节点对应LangGraph的conditional_edge，绿色边表示为真路径，红色边表示为假路径。

环境设置

前端GUI

安装前端GUI所需的依赖：

pip install PySide6

后端

安装LangGraph所需的依赖：

pip install langchain langchain-community langchain-core langgraph

运行应用程序

前端

启动前端GUI：

python frontend.py

这将允许你读取和写入表示CrewAI的DAG工作流的JSON文件。

后端

如果需要运行本地LLM，首先需要启动Ollama：

ollama serve

然后使用指定的模型本地运行后端：

python backend.py --graph example.json --llm gemma2 --tee output.log

该命令将解析指定的JSON文件为图形。

构建应用程序

前端GUI

将前端GUI构建为独立可执行文件的步骤：

1. 安装PyInstaller：

   pip install pyinstaller
   

2. 导航到源码目录：

   cd src
   

3. 使用必要的hooks运行PyInstaller：

   pyinstaller --onefile --additional-hooks-dir=. frontend.py
   

通过这些步骤，你可以轻松地设置、运行和构建LangGraph-GUI。