模板应用¶
模板是开源的参考应用，旨在帮助您在使用 LangGraph 构建时快速上手。它们提供了常见代理工作流的可运行示例，可以根据您的需求进行定制。
您可以使用 LangGraph CLI 从模板创建应用程序。
要求
- Python >= 3.11
- LangGraph CLI：需要 langchain-cli[inmem] >= 0.1.58
安装 LangGraph CLI¶
或通过 uv 安装（推荐）
可用模板¶
| 模板 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| 新的 LangGraph 项目 | 一个简单、最小化的带记忆功能的聊天机器人。 | 仓库 |
| ReAct 代理 | 一个可以灵活扩展到多种工具的简单代理。 | 仓库 |
| 记忆代理 | 一个 ReAct 风格的代理，带有一个额外的工具，用于存储记忆以供跨线程使用。 | 仓库 |
| 检索代理 | 一个包含基于检索的问答系统的代理。 | 仓库 |
| 数据丰富代理 | 一个执行网络搜索并将其发现组织成结构化格式的代理。 | 仓库 |
🌱 创建一个 LangGraph 应用¶
要从模板创建一个新应用，请使用 langgraph new 命令。
或通过 uv 安装（推荐）
下一步¶
请查看您新 LangGraph 应用根目录下的 README.md 文件，以获取有关模板以及如何自定义它的更多信息。
在正确配置应用并添加您的 API 密钥后，您可以使用 LangGraph CLI 启动应用。
或通过 uv 安装（推荐）
缺少本地包？
如果您没有使用 uv，并且遇到了 “ModuleNotFoundError” 或 “ImportError”，即使在安装了本地包（pip install -e .）之后，很可能是因为您需要将 CLI 安装到您的本地虚拟环境中，以使 CLI “感知”到本地包。您可以通过运行 python -m pip install "langgraph-cli[inmem]" 并重新激活您的虚拟环境，然后再运行 langgraph dev 来解决此问题。
有关如何部署应用的更多信息，请参阅以下指南：
- 启动本地 LangGraph 服务器：本快速入门指南展示了如何为 ReAct 代理 模板在本地启动 LangGraph 服务器。其他模板的步骤类似。
- 部署到 LangGraph 平台：使用 LangGraph 平台部署您的 LangGraph 应用。