基于 LangChain 与 LangGraph 的嵌入式多 Agent 通信架构

通过浏览器访问 http://<PICO_IP>:8080/?LED=ON 即可触发硬件动作。这为上层应用提供了标准化的 API 接口。

树莓派作为客户端

硬件同样可以作为客户端向云端或其他服务发送数据。使用 urequests 库可以方便地发起网络请求。

from machine import Pin
import network
import urequests

# 连接 WiFi (复用上文逻辑)
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect('WIFI_NAME', 'WIFI_PASSWORD')

def send_data():
    url = 'http://server.example.com/api/data?id=1'
    try:
        response = urequests.get(url)
        print('Response:', response.text)
    except Exception as e:
        print('Request failed:', e)

send_data()

网络环境下的通信策略

同一网络下操作

当硬件与电脑处于同一局域网时，直接访问硬件 IP 即可。例如手机开启热点，电脑连接后通过 IP 访问接口。

不同网络下操作（内网穿透）

若需从外网访问内网设备，需要进行内网穿透（NAT 穿透）。常用工具包括 Ngrok、花生壳等。原理是将内网服务的端口映射到公网可访问的地址。对于资源受限的 Pico W，通常建议将穿透功能部署在性能更强的网关设备（如树莓派 4B 或 PC）上，由网关转发流量至 Pico W。

基于 LangChain 与 LangGraph 的多 Agent 架构

标题提到的 LangChain 与 LangGraph 是实现智能控制的关键。单纯的 Socket 通信只能传递指令，而引入大模型 Agent 可以实现自然语言理解与复杂任务规划。

架构设计

1. 云端大脑（Agent）：运行 LangChain/LangGraph 框架的大模型实例。负责接收用户自然语言指令，进行意图识别和任务拆解。
2. 本地执行器（Device）：嵌入式设备上的 HTTP 服务。暴露具体的控制函数（如 turn_on_led, read_sensor）。
3. 通信链路：通过 HTTPS 或 WebSocket 连接。

工具调用（Function Calling）

LangChain 允许将硬件 API 封装为 Tool。当 Agent 接收到'打开客厅的灯'指令时，它会分析需要调用哪个 Tool，生成对应的 HTTP 请求 URL，发送给硬件。

伪代码示例（云端侧）：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import HuggingFaceHub

# 定义硬件控制工具
def control_hardware(action, param):
    # 实际调用硬件 API
    import requests
    url = f"http://{device_ip}:8080/?{action}={param}"
    return requests.get(url).text

# 注册工具
tools = [
    Tool(
        name="Control_Light",
        func=lambda x: control_hardware("LED", x),
        description="用于控制 LED 开关，输入 ON 或 OFF"
    )
]

# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent_type="zero-shot-react-description")
agent.run("把灯打开")

LangGraph 的状态管理

对于复杂的智能家居场景，单一请求可能不足以完成任务。LangGraph 引入了有向图的概念，允许 Agent 维护状态（State），进行循环推理和反思。例如，Agent 可以先读取传感器数据，判断是否需要开灯，再执行控制命令，形成闭环逻辑。

总结

本文介绍了嵌入式设备通过 WLAN 建立网络通信的基础方法，并深入探讨了如何将其与大模型技术结合。通过构建标准化的 HTTP 接口，硬件可以被 LangChain 中的 Agent 灵活调用。结合 LangGraph 的状态管理能力，可以实现更智能、具备记忆和规划能力的多 Agent 系统。未来随着边缘计算能力的提升，更多 AI 逻辑可直接下沉至终端设备，实现更低延迟的智能化体验。