Pregel 实现了 LangGraph 的运行时,负责管理 LangGraph 应用程序的执行。
编译 StateGraph 或创建 entrypoint 会生成一个 Pregel 实例,该实例可以使用输入进行调用。
本指南将从高层次解释运行时,并提供直接使用 Pregel 实现应用程序的说明。
注意: Pregel 运行时的名称来源于 Google 的 Pregel 算法,该算法描述了一种使用图进行大规模并行计算的高效方法。
概述
在 LangGraph 中,Pregel 将 actors(参与者)和 channels(通道)组合成一个单一的应用程序。Actors 从通道读取数据并向通道写入数据。Pregel 将应用程序的执行组织为多个步骤,遵循 Pregel 算法/批量同步并行 模型。 每个步骤包含三个阶段:- 计划:确定此步骤中要执行的actors。例如,在第一步中,选择订阅特殊输入通道的actors;在后续步骤中,选择订阅在上一步中更新的通道的actors。
- 执行:并行执行所有选定的actors,直到全部完成、或其中一个失败、或达到超时。在此阶段,通道更新对 actors 不可见,直到下一步。
- 更新:使用此步骤中actors写入的值更新通道。
Actors
Actor 是一个PregelNode。它订阅通道,从通道读取数据,并向通道写入数据。它可以被视为 Pregel 算法中的一个actor。PregelNodes 实现了 LangChain 的 Runnable 接口。
Channels
Channels 用于在 actors(PregelNodes)之间进行通信。每个通道都有一个值类型、一个更新类型和一个更新函数——该函数接收一系列更新并修改存储的值。通道可用于将数据从一个链发送到另一个链,或在未来的步骤中将数据从链发送到自身。LangGraph 提供了许多内置通道:LastValue:默认通道,存储发送到通道的最后一个值,适用于输入和输出值,或用于将数据从一个步骤发送到下一步。Topic:一个可配置的 PubSub 主题,适用于在actors之间发送多个值,或用于累积输出。可配置为去重值或在多个步骤中累积值。BinaryOperatorAggregate:存储一个持久值,通过将二元运算符应用于当前值和发送到通道的每个更新来更新,适用于在多个步骤中计算聚合;例如,total = BinaryOperatorAggregate(int, operator.add)
示例
虽然大多数用户将通过 StateGraph API 或 entrypoint 装饰器与 Pregel 交互,但也可以直接与 Pregel 交互。 以下是几个不同的示例,让您了解 Pregel API。- 单节点
- Topic
- BinaryOperatorAggregate
- 循环
高级 API
LangGraph 提供了两种用于创建 Pregel 应用程序的高级 API:StateGraph (Graph API) 和 Functional API。- StateGraph (Graph API)
- Functional API
StateGraph (Graph API) 是一个更高级的抽象,简化了 Pregel 应用程序的创建。它允许您定义节点和边的图。当您编译图时,StateGraph API 会自动为您创建 Pregel 应用程序。编译后的 Pregel 实例将与节点和通道列表相关联。您可以通过打印它们来检查节点和通道。您将看到类似以下内容:您应该看到类似以下内容
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