在 LangGraph 中，Reducer（归约器/聚合器）的核心作用是定义“如何将节点产生的新数据合并到图的全局状态（State）中”。 为了让你更容易理解，我们可以从以下几个方面来拆解 Reducer 的作用和机制： 1. 为什么需要 Reducer？ LangGraph 是基于状态（State）运行的。当图（Graph）中的一个节点（Node）执行完毕后，它会返回一个字典（dict）作为状态更新。 默认情况（没有 Reducer）：如果一个状态字段没有配置 Reducer，LangGraph 默认会用新值覆盖（Overwrite）旧值。 有 Reducer 的情况：很多时候我们不希望覆盖。比如在聊天应用中，我们希望把新的消息追加（Append）到历史消息列表中，而不是替换掉之前的聊天记录。Reducer 就是用来告诉 LangGraph 如何进行这种追加或合并操作的函数。 2. Reducer 是如何工作的？ Reducer 本质上是一个接收两个参数的函数： 和 ，并返回一个。 在 LangGraph 中，我们通常使用 Python 的 来为特定的状态字段绑定 Reduce...
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