LangGraph 在长链任务中如何衡量 Step 复杂度 vs Token 成本？

Question

论文几乎没有讨论 Token-aware Graph Planning，我目前只能手动限制节点执行与调用预算。
是否存在类似 Cost-based Routing 或 Token Planner 的研究方向？

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 核心在于探讨LangGraph在长链任务中衡量Step复杂度和Token成本的方式。
   - 目前遇到的问题是论文中几乎没有关于Token - aware Graph Planning的讨论，只能手动限制节点执行与调用预算。
   - 想了解是否存在类似Cost - based Routing或Token Planner的相关研究。
2. 解决方案：
   - 关于衡量Step复杂度和Token成本：
   • Step复杂度衡量：
   • 可以从节点的操作类型和依赖关系来考虑。例如，如果一个节点涉及复杂的计算逻辑（如多层神经网络计算、复杂的数学推导等），那么它的Step复杂度相对较高。可以定义一个复杂度指标函数，比如根据节点内包含的操作数量、操作的嵌套深度等来计算复杂度得分。
   • 对于节点的依赖关系，可以通过分析前驱节点和后继节点的数量及关系来评估。如果一个节点有很多前驱节点且需要整合大量不同来源的信息，或者有很多后继节点并对后续流程有重大影响，那么它的复杂度也较高。例如，假设有一个节点A，它依赖于节点B1,B2,B3，并且它的输出会影响节点C1,C2,C3,C4，那么可以根据这种依赖关系的复杂程度给予A较高的复杂度评分。
   • Token成本衡量：
   • 可以统计每个节点生成或消耗的Token数量。在执行过程中，记录每个节点输入和输出的Token长度。例如，对于一个文本生成节点，输入是一个简短的提示，输出是一段较长的文本，那么它消耗的Token成本相对较低，但生成的Token成本较高。
   • 考虑Token的类型也很重要。如果涉及到特殊的Token（如昂贵的预训练模型中的特定嵌入Token），那么其成本更高。可以为不同类型的Token设置不同的成本权重。比如，对于一个预训练语言模型，普通文本Token权重为1，特殊的控制Token权重为5。
   • 关于类似研究：
   • Cost - based Routing：
   • 在网络路由领域有很多关于Cost - based Routing的研究。例如在计算机网络中，根据链路的带宽、延迟、丢包率等因素来计算路由成本，选择最优路径。在LangGraph中，可以类比这种方式，根据节点执行的时间成本、计算资源成本、Token生成/消耗成本等因素来规划Graph的执行路径。
   • 例如，假设有一个包含多个计算节点的LangGraph，节点N1计算速度快但消耗较多Token，节点N2计算速度慢但消耗Token少。可以根据任务的整体目标（如尽快完成任务同时控制Token成本），计算从起始节点到目标节点通过不同节点组合的成本，选择成本最低的路径。
   • Token Planner：
   • 一些研究专注于在序列生成任务中进行Token规划。比如在神经机器翻译中，通过预测下一个Token的概率分布，并结合生成Token的成本（如语言模型的困惑度、生成Token所需的计算资源等）来规划生成路径。
   • 在LangGraph中，可以借鉴这种思想，对于每个节点的输出Token进行规划。例如，在一个文本生成Graph中，当前节点需要生成下一个Token时，考虑后续节点可能需要的Token类型和成本，选择最有利于整体任务且成本合理的Token进行生成。可以构建一个Token成本预测模型，根据当前Graph状态预测生成不同Token的成本，并据此做出决策。
3. 不同方案优缺点：
   - 基于操作类型和依赖关系衡量Step复杂度：
   • 优点：
   • 直接与节点的功能和在Graph中的角色相关，能准确反映节点执行的复杂程度。
   • 易于理解和计算，不需要复杂的模型或大量数据训练。
   • 缺点：
   • 对于一些操作简单但依赖关系复杂的节点可能评估不准确。
   • 难以统一不同类型操作的复杂度衡量标准。
   • 基于Token数量和类型衡量Token成本：
   • 优点：
   • 直观且直接与Token相关，能很好地控制Token消耗。
   • 可以根据不同应用场景灵活设置Token类型的成本权重。
   • 缺点：
   • 没有考虑Token生成和消耗的效率问题。
   • 对于复杂的任务，仅靠Token数量和类型可能无法全面衡量成本。
   • 借鉴Cost - based Routing：
   • 优点：
   • 有成熟的网络路由领域的研究基础，方法相对成熟。
   • 可以综合考虑多种成本因素，更全面地规划Graph执行路径。
   • 缺点：
   • 网络路由和LangGraph的场景有差异，需要进行合理的类比和调整。
   • 计算成本因素时可能需要较多的参数估计和数据收集。
   • 借鉴Token Planner：
   • 优点：
   • 与序列生成任务中的Token规划相关，有一定的研究借鉴价值。
   • 可以在节点生成Token时进行实时规划，更灵活地控制Token成本。
   • 缺点：
   • 需要构建和训练Token成本预测模型，有一定技术难度和数据要求。
   • 模型预测可能存在误差，影响Token规划的准确性。
4. 总结：
   在LangGraph中衡量Step复杂度和Token成本可以从多个角度入手。对于Step复杂度，可以从节点操作和依赖关系分析；对于Token成本，可以从数量和类型统计。同时，借鉴Cost - based Routing和Token Planner的相关研究思路，能为更全面合理地规划Graph执行提供方法，但各有优缺点，需要根据具体任务场景进行选择和综合运用。

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