How to Integrate Process Rewards in LangGraph Agents and Handle Node Execution Failures?

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@beanie00 ya está trabajando en esto.

Desde el 10/12/2025.

Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
ai, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza con las llamadas a agl.emit_reward y el punto de entrada LitAgent.rollout; después, inspecciona la invocación de LangGraph StateGraph y los ejemplos de aristas condicionales mostrados en el issue. Determina cómo se espera que se comporten las recompensas intermedias y los fallos de los nodos en esta integración; el resultado debe ser una respuesta documentada y sin ambigüedades o una solicitud de implementación de seguimiento bien delimitada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

examples question v0.x

Hello, I’m exploring how to combine LangGraph with process rewards and handle node failures in sequential agents. I have two main questions that aren’t covered in existing tutorials:

Process reward + LangGraph

Is it possible to call emit_reward directly within an agent’s node to emit intermediate rewards during training? For example:

import agentlightning as agl
from langgraph.graph import END, START, MessagesState, StateGraph
from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph

class Agent:
        def ___init___(...):
                 ...

        def node_1(self, state: State) -> State:
                result = self.invoke_prompt(prompt)
                reward_1 = ...
                agl.emit_reward(reward_1)
                new_state = ...
                return new_state

        def node_2(self, state: State) -> State:
                result = self.invoke_prompt(prompt)
                reward_2 = ...
                agl.emit_reward(reward_2)
                new_state = ...
                return new_state

        def graph(self) -> CompiledStateGraph[State]:
            builder = StateGraph(State)
            builder.add_node(self.node1)
            builder.add_node(self.node2)

            builder.add_edge(START, "node1")
            builder.add_edge("node1", "node2")
            builder.add_edge("node2", END)

            return builder.compile()


class LitSQLAgent(agl.LitAgent[Dict[str, Any]]):

    def __init__(...):
        ...

    def rollout(
        self,
        task: Dict[str, Any],
        resources: agl.NamedResources,
        rollout: agl.Rollout,
    ) -> None:
        agent = Agent(...).graph()
        try:
                # Required to make the langchain tracing work
                handler = self.tracer.get_langchain_handler()
                result = agent.invoke( 
                    {"question": question},
                    {"callbacks": [handler] if handler else [], "recursion_limit": 100},
                )
        except Exception as e:
                logger.exception(f"[Rollout {rollout_id}] Error during agent invocation: {e}")
                return
        return

Handle node failures

If I should add a confitional edge for each intermediate node?

class Agent:
    ...  # nearly the same as the agent above

        def check_1(self, state: State):
            if is_training and not is_success(state):
                    return END
            else:
                    return "node2"

        def graph(self) -> CompiledStateGraph[State]:
            builder = StateGraph(State)
            builder.add_node(self.node1)
            builder.add_node(self.node2)

            builder.add_edge(START, "node1")
            builder.add_edge("node2", END)
            builder.add_conditional_edges("node1", self.check_1)

            return builder.compile()
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
18.9k
Forks
1.7k
Merge medio
4 d 11 h
PR fusionados (30 d)
9

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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