（十五）给执行过程设置停止条件

1. 先处理可以重复的读取

临时网络超时可以重试；字段不合法、没有权限、引用不存在，需要回到相应输入或逻辑。本例只对 TimeoutError 重试，最多三次，包括第一次执行：

"""读取超时后重试同一个节点；第三次读取成功。"""
from typing import TypedDict

from langgraph.graph import END, START, StateGraph
from langgraph.types import RetryPolicy


class State(TypedDict):
    text: str


attempts = 0


def read(state: State):
    global attempts
    attempts += 1
    # 用确定的失败次数模拟读取超时，便于实际核对调用了几次。
    if attempts < 3:
        raise TimeoutError("模拟读取超时")
    return {"text": "第三次读取成功"}


builder = StateGraph(State)
builder.add_node("read", read, retry_policy=RetryPolicy(
    max_attempts=3, initial_interval=0.01, jitter=False, retry_on=TimeoutError))
builder.add_edge(START, "read")
builder.add_edge("read", END)
result = builder.compile().invoke({"text": ""})
assert attempts == 3
print(attempts, result)

RetryPolicy 为节点指定重试条件、次数和间隔。这里第一次和第二次超时，第三次返回文本，最终打印 attempts=3。实际读取还应把超时传给 HTTP 客户端，让一次等待本身有机会结束。

2. 分别记录图步数与模型工作量

recursion_limit 限制一次图执行经过的 supersteps，可以理解为图调度的一轮轮推进；它不等于 Python 递归深度，也不等于 token 数或工具总次数。并行节点可能在同一 superstep 中运行，模型内部也可能花很长时间才返回。

本项目的固定路线用 recursion_limit=12；工具循环还需要分别记录模型调用次数、工具调用次数、消耗 token 和总时长。某个计数达到任务设定值时，由程序结束循环并返回已完成的结果。读取超时后重试次数有限；写入动作先有幂等识别，再考虑重试。

对照第八节的一轮调用：第一次模型调用决定检索，工具执行一次，第二次模型调用形成回答。因此完成这一轮后，模型调用数是 2，工具调用数是 1。把它们混成同一个计数，就无法看出时间花在模型还是工具上；token 用量则从实际模型响应读取，离线回放没有真实模型的计费用量。

执行中的取消也要沿调用链传递。异步 HTTP 客户端可以接收取消，已经交给外部服务的工作却未必随本地等待一起停止；重开任务时先查看保存状态与业务记录，再决定继续执行哪项动作。