langgraph通过专门的模型对请求进行结构化处理（比如规定字段、日期格式等），可以避免因格式不规范而导致的错误-EW帮帮网

示例代码：

primary_assistant_runnable = AGENT_PROMPTS.primary_assistant_prompt | CFG.llm.bind_tools(
            primary_assistant_tools
            + [
                ToFlightBookingAssistant,
                ToBookCarRentalAssistant,
                ToHotelBookingAssistant,
                ToBookExcursionAssistant,
            ]
        )

# Primary Assistant
class ToFlightBookingAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle flight updates and cancellations."""

    request: str = Field(
        description="Any necessary followup questions the update flight assistant should clarify before proceeding."
    )


class ToBookCarRentalAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle car rental bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to rent a car."
    )
    start_date: str = Field(description="The start date of the car rental.")
    end_date: str = Field(description="The end date of the car rental.")
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the car rental."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Basel",
                "start_date": "2023-07-01",
                "end_date": "2023-07-05",
                "request": "I need a compact car with automatic transmission.",
            }
        }


class ToHotelBookingAssistant(BaseModel):
    """Transfer work to a specialized assistant to handle hotel bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to book a hotel."
    )
    checkin_date: str = Field(description="The check-in date for the hotel.")
    checkout_date: str = Field(description="The check-out date for the hotel.")
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the hotel booking."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Zurich",
                "checkin_date": "2023-08-15",
                "checkout_date": "2023-08-20",
                "request": "I prefer a hotel near the city center with a room that has a view.",
            }
        }


class ToBookExcursionAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle trip recommendation and other excursion bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to book a recommended trip."
    )
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the trip recommendation."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Lucerne",
                "request": "The user is interested in outdoor activities and scenic views.",
            }
        }

这段代码中分了很多个Assistant，对整个系统模块化设计，这样所有任务不会在一个“大杂烩”里处理。

1. 绑定工具到主助手

primary_assistant_runnable = AGENT_PROMPTS.primary_assistant_prompt | CFG.llm.bind_tools(
            primary_assistant_tools
            + [
                ToFlightBookingAssistant,
                ToBookCarRentalAssistant,
                ToHotelBookingAssistant,
                ToBookExcursionAssistant,
            ]
        )

作用和含义

AGENT_PROMPTS.primary_assistant_prompt
这部分可以理解为“主助手”的提示信息或初始上下文，告诉系统主助手应该怎么工作。
CFG.llm.bind_tools(…)
这部分功能是将一系列“工具”（也就是不同任务的处理模块）绑定到主助手上。简单来说，就是告诉主助手：遇到具体的任务时，应该调用哪个“专门的小助手”来完成。
工具列表中的各个 Assistant
这里列出了四个专门的助手：
- ToFlightBookingAssistant：负责处理航班相关的更新或取消。
- ToBookCarRentalAssistant：负责处理租车业务。
- ToHotelBookingAssistant：负责处理酒店预订。
- ToBookExcursionAssistant：负责处理旅游行程或其他相关推荐。

举例说明

假设用户发出这样一个请求：“帮我取消明天的航班。”

主助手会从整体提示中识别出这是与航班相关的请求，随后把任务转交给 ToFlightBookingAssistant。
如果用户请求：“帮我在巴塞尔租辆车，从2023-07-01到2023-07-05，要求小型自动挡车辆。”
系统就会调用 ToBookCarRentalAssistant，并传递具体的参数：
- location: “Basel”
- start_date: “2023-07-01”
- end_date: “2023-07-05”
- request: “I need a compact car with automatic transmission.”

2. 各个专用 Assistant 的定义

2.1 ToFlightBookingAssistant

class ToFlightBookingAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle flight updates and cancellations."""

    request: str = Field(
        description="Any necessary followup questions the update flight assistant should clarify before proceeding."
    )

含义：
这个类用于处理与航班更新或取消相关的任务。
- 它只包含一个字符串字段 request，用于记录用户的后续问题或额外需求。例如，用户可能会问：“请确认我的航班是否已取消？”这类信息会存入 request 字段。
举例：
假如用户输入：“请帮我确认明天航班的状态。”
那么这里的 request 字段就会被赋值为“请帮我确认明天航班的状态。”

2.2 ToBookCarRentalAssistant

class ToBookCarRentalAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle car rental bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to rent a car."
    )
    start_date: str = Field(description="The start date of the car rental.")
    end_date: str = Field(description="The end date of the car rental.")
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the car rental."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Basel",
                "start_date": "2023-07-01",
                "end_date": "2023-07-05",
                "request": "I need a compact car with automatic transmission.",
            }
        }

含义：
这个类专门用于处理租车预订。它包含了四个必要的参数：
- location：租车的地点（例如：巴塞尔）。
- start_date：租车开始日期（例如：2023-07-01）。
- end_date：租车结束日期（例如：2023-07-05）。
- request：用户的额外要求（例如：要求小型自动挡车辆）。
举例：
用户输入：“我想在巴塞尔租一辆车，从2023-07-01到2023-07-05，要求是小型车自动挡。”
系统就会把这些信息对应填入各个字段，形成一个结构化数据，方便后续调用专门的租车预订服务。

2.3 ToHotelBookingAssistant

class ToHotelBookingAssistant(BaseModel):
    """Transfer work to a specialized assistant to handle hotel bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to book a hotel."
    )
    checkin_date: str = Field(description="The check-in date for the hotel.")
    checkout_date: str = Field(description="The check-out date for the hotel.")
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the hotel booking."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Zurich",
                "checkin_date": "2023-08-15",
                "checkout_date": "2023-08-20",
                "request": "I prefer a hotel near the city center with a room that has a view.",
            }
        }

含义：
这个类是为处理酒店预订而设计的，包含以下字段：
- location：预订酒店所在的城市（例如：苏黎世）。
- checkin_date：入住日期（例如：2023-08-15）。
- checkout_date：退房日期（例如：2023-08-20）。
- request：用户可能的其他要求（例如：希望酒店位于市中心且房间有好视野）。
举例：
用户说：“我想在苏黎世预订一家酒店，8月15日入住，8月20日退房，最好房间有个大窗户看市景。”
这些信息就会分别传递给 location、checkin_date、checkout_date 和 request 字段，帮助专门的酒店预订助手完成任务。

2.4 ToBookExcursionAssistant

class ToBookExcursionAssistant(BaseModel):
    """Transfers work to a specialized assistant to handle trip recommendation and other excursion bookings."""

    location: str = Field(
        description="The location where the user wants to book a recommended trip."
    )
    request: str = Field(
        description="Any additional information or requests from the user regarding the trip recommendation."
    )

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "location": "Lucerne",
                "request": "The user is interested in outdoor activities and scenic views.",
            }
        }

含义：
此类用于处理与旅游行程或户外活动相关的预订请求。
- location：目的地（例如：卢塞恩）。
- request：用户的具体需求描述（例如：对户外活动和美丽风景感兴趣）。
举例：
用户可能说：“我想在卢塞恩参加一次户外探险，最好能看到美丽的山景。”
这些信息会分别存入 location 和 request 字段，然后传递给对应的行程预订助手。

3. 没有这些专用 Assistant 的副作用

如果没有把任务划分给这些专门的 Assistant，会带来以下问题：

逻辑混乱
- 主助手需要同时处理航班、租车、酒店和行程等多种类型的预订请求。这样不仅会使代码变得庞大而难以维护，而且每种业务逻辑会混在一起，出错的可能性增加。
难以扩展和维护
- 每增加一个预订类型（例如增加火车票预订），都需要修改主助手的代码。而使用专用 Assistant 后，每个模块都是独立的，方便日后单独修改、扩展和测试。
用户请求处理不准确
- 通过专门的模型对请求进行结构化处理（比如规定字段、日期格式等），可以避免因格式不规范而导致的错误。如果没有这些结构化的助手，可能会出现数据格式混乱、日期解析错误等问题。
复用性低
- 模块化设计可以使各个助手独立部署和调用，从而在不同场景中复用这些功能。如果所有功能混在一起，就难以在其他系统中复用。

总结

这段代码通过定义四个专用助手类（分别处理航班、租车、酒店和行程预订）实现了业务逻辑的模块化设计，并将这些模块绑定到主助手中，使得整个系统能根据用户请求自动转交到相应的服务模块中处理。举例来说，当用户输入“在巴塞尔租车，从2023-07-01到2023-07-05，要求小型自动挡”时，**系统会自动将数据转化为结构化格式，**交给 ToBookCarRentalAssistant 处理。如果没有这些助手，主助手需要同时处理所有细节，不仅使代码臃肿，也容易引发各种错误和维护难题。

ToBookExcursionAssistant 类等其他工具类是如何在工具中被使用的，为什么bind_tools可以这样直接使用一个类

下面详细解释这个类在工具系统中是如何使用的，以及为什么像这样的类可以直接传给bind_tools使用，搞懂内部机制。

1. 这个类的作用和使用场景

ToBookExcursionAssistant 继承自 BaseModel（通常是Pydantic模型），它的主要作用是定义一个“行程预定助手”的数据结构。

作用：
- 规范用户输入：类中定义了两个字段 —— location（目的地）和 request（用户关于行程的其他要求）。
- 自动验证数据：因为继承自Pydantic的 BaseModel，所以当系统把用户输入转换为这个类的实例时，会自动校验数据格式、类型和必填项。
使用场景举例：
假设用户发送请求：“我想在卢塞恩参加一次户外探险。”
- 系统会自动将这个请求解析成一个数据结构，例如：
  - location: “Lucerne”
  - request: “The user is interested in outdoor activities and scenic views.”
- 这个数据结构会作为参数传给专门处理行程推荐的逻辑。

2. bind_tools如何使用这个类

bind_tools 函数的主要作用是把一组工具（这里指各种任务的处理模块或助手）“绑定”到主助手上，使得在遇到特定请求时，主助手能够自动调用相应的工具来处理任务。

工作原理：
- 自动解析参数： bind_tools接受一个工具列表，这些工具其实就是一些定义了参数结构的类（比如继承了BaseModel的类）。
- 反射和元编程： 在内部，bind_tools会利用反射机制（即检查类中的字段、类型、描述等信息），动态地生成这些工具的接口或者调用函数。
- 注册为可调用工具： 绑定后，当LLM在解析用户请求时，会根据提示信息识别出具体任务（例如行程预定），并且根据绑定的类自动生成一个带有正确参数结构的调用。

3. 为什么bind_tools可以直接使用一个类

直接使用一个类（而不是实例化后的对象）有以下优点：

清晰的结构描述：
- 类定义中包括了所有必要的字段、数据类型、说明和示例，这些信息可以帮助系统自动生成文档、参数验证规则以及用户界面的提示信息。
自动参数验证：
- 由于继承了Pydantic的BaseModel，系统可以在接收到用户输入时自动构造该类的实例，从而进行数据格式校验和错误提示。这避免了手动解析参数的繁琐操作。
动态构建工具接口：
- bind_tools内部会使用反射技术直接读取类中的元数据（如字段名称、描述等），进而生成一个与之对应的接口。这样一来，就不需要预先实例化对象，而是直接利用类定义来注册工具。
模块化和扩展性：
- 每个任务对应一个独立的类，使得代码高度模块化。以后如果需要增加其他功能，只需定义新的继承自BaseModel的类，然后把它加入到bind_tools中即可，不需要改动其他部分。

总结

使用方式：
这个类被当作一个工具的蓝图，通过bind_tools传入主助手模块。当用户请求行程预定时，系统会根据这个蓝图自动解析输入、校验数据，并调用相应的行程推荐逻辑。
直接使用类的原因：
因为类本身提供了清晰的参数结构、自动验证和描述信息，bind_tools可以直接利用这些信息来生成工具接口，而不需要额外包装或实例化。这样设计不仅提高了代码的复用性和模块化程度，也使得系统更易于维护和扩展。

在 Pydantic 中，class Config 是一个内置的特殊配置类，用来控制模型的一些行为和属性，而 schema_extra 则是 Config 类中的一个固定字段，用于提供额外的 JSON Schema 信息（例如示例数据）

langgraph通过专门的模型对请求进行结构化处理（比如规定字段、日期格式等），可以避免因格式不规范而导致的错误