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模板应用

模板是开源参考应用，旨在帮助您在使用 LangGraph 构建时快速上手。它们提供了常见的代理工作流的实际示例，可以根据您的需求进行自定义。

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

pip install "langgraph-cli[inmem]" --upgrade

或通过 uv (推荐)

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" langgraph dev --help

npx @langchain/langgraph-cli --help

可用模板

模板 描述 Python JS/TS
新的 LangGraph 项目 一个简单、极简的带内存的聊天机器人。 仓库 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 仓库
内存代理 一个 ReAct 风格的代理，带有一个额外工具，用于跨线程存储记忆。 仓库 仓库
检索代理 一个包含基于检索的问答系统的代理。 仓库 仓库
数据增强代理 一个执行网页搜索并将其发现组织成结构化格式的代理。 仓库 仓库

🌱 创建 LangGraph 应用

要从模板创建一个新应用，请使用 langgraph new 命令。

langgraph new

或通过 uv (推荐)

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" langgraph new

npm create langgraph@latest

下一步

查阅您新 LangGraph 应用根目录下的 README.md 文件，以获取有关该模板以及如何自定义它的更多信息。

正确配置应用程序并添加您的 API 密钥后，您可以使用 LangGraph CLI 启动应用程序

langgraph dev

或通过 uv (推荐)

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . langgraph dev
缺少本地包？

如果您没有使用 uv 并且在安装本地包（pip install -e .）后仍然遇到“ModuleNotFoundError”或“ImportError”，则很可能您需要将 CLI 安装到本地虚拟环境中，以便 CLI“感知”本地包。您可以通过运行 python -m pip install "langgraph-cli[inmem]" 并在运行 langgraph dev 之前重新激活虚拟环境来完成此操作。

npx @langchain/langgraph-cli dev

请参阅以下指南，了解有关如何部署应用程序的更多信息