如何从LangGraph多智能体图的stream输出中提取AI生成的响应

我完全懂你的烦恼——LangGraph的stream输出结构确实有点“杂乱无章”，尤其是带嵌套子图和人类在环的时候，要从一堆元组、嵌套字典里精准揪出AI的自然语言回复，确实容易懵。不过别担心，咱们拆解一下结构，写个小函数就能搞定。

先理清楚输出的核心结构 #

你贴的示例已经很清楚了：graph.stream返回的每个事件都是一个元组，格式大概是：

((节点标识元组), {组件名称: 包含messages的结构})

其中关键的是messages列表，里面混着AIMessage（AI生成的消息）、HumanMessage（人类输入）、ToolMessage（工具返回）等类型。我们要抓的就是**AIMessage里有实际自然语言内容的条目**（那些空content但带function_call的，一般是AI的工具调用指令，如果你不需要可以过滤掉）。

提取AI回复的具体实现 #

我写了一个通用的提取函数，能递归遍历所有嵌套的消息结构，自动筛选出符合要求的AI回复：

from langchain_core.messages import AIMessage

def extract_ai_responses(events):
    ai_responses = []
    for event in events:
        # 每个事件的第二个元素是存储消息的核心数据
        event_content = event[1]
        # 递归遍历所有层级，找AIMessage
        def traverse_data(data):
            if isinstance(data, dict):
                for val in data.values():
                    traverse_data(val)
            elif isinstance(data, list):
                for item in data:
                    traverse_data(item)
            # 找到AIMessage，且content非空（排除仅工具调用的空回复）
            elif isinstance(data, AIMessage) and data.content.strip():
                ai_responses.append({
                    "agent_source": event[0] or "supervisor",  # 标记来自哪个节点
                    "response": data.content
                })
        traverse_data(event_content)
    return ai_responses

# 用你的events变量调用函数
ai_responses = extract_ai_responses(events)

# 打印结果
for idx, resp in enumerate(ai_responses, 1):
    print(f"AI回复 {idx}（来自{resp['agent_source']}）:\n{resp['response']}\n")

针对你的示例输出，运行结果会是： #

AI回复 1（来自('agent:<id>', 'tool_manager:<id>')）:
Good evening! Here's your plan for today.

AI回复 2（来自('agent:<id>', 'tool_manager:<id>')）:
Here's today's detailed plan:
- Breakfast: Skipped
- Lunch: Chicken salad
- Dinner: Bhuna Ghost

Would you like to make any changes?

灵活调整的小技巧 #

• 如果你需要保留带工具调用的空content AIMessage，只要把函数里的and data.content.strip()去掉就行。
• 要是想区分AI的工具调用指令和自然语言回复，可以额外检查data.additional_kwargs.get('function_call')是否存在。

这样不管你的子图嵌套多深，都能把所有AI生成的有效响应捞出来啦~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Sukumar Ganesan