操作指南¶
在这里，您将找到“我如何...？”类型问题的答案。这些指南是面向目标的且具体的；它们旨在帮助您完成特定任务。有关概念解释，请参阅概念指南。有关端到端演练，请参阅教程。有关每个类和函数的详细说明，请参阅API 参考。
LangGraph¶
图 API 基础知识¶
细粒度控制¶
这些指南演示了 LangGraph 的功能，这些功能可以对图的执行进行细粒度控制。
持久化¶
LangGraph 持久化使得在图运行（每线程持久化）和跨线程（跨线程持久化）之间持久化状态变得容易。这些操作指南展示了如何为图添加持久化。
- 如何为图添加线程级别持久化
- 如何为子图添加线程级别持久化
- 如何为图添加跨线程持久化
- 如何使用 Postgres checkpointer 进行持久化
- 如何使用 MongoDB checkpointer 进行持久化
- 如何使用 Redis 创建自定义 checkpointer
请参阅以下指南，了解如何使用函数式 API为工作流添加持久化
内存¶
LangGraph 使得在图中使用对话内存变得容易。这些操作指南展示了如何实现不同的策略。
人类在环¶
人类在环功能允许您将人类纳入图的决策过程中。这些操作指南展示了如何在图实现人类在环工作流。
主要工作流
- 如何等待用户输入：一个基本示例，展示了如何在图中使用
interrupt函数实现人类在环工作流。 - 如何审查工具调用：在工具调用请求执行前，使用
interrupt函数将人类在环纳入到审查/编辑/接受过程中。
其他方法
- 如何添加静态断点：用于调试目的。对于人类在环工作流，我们推荐使用
interrupt函数。 - 如何编辑图状态：使用
graph.update_state方法编辑图状态。如果在通过静态断点实现人类在环工作流时，请使用此方法。 - 如何使用
NodeInterrupt添加动态断点：不推荐：请使用interrupt函数。
请参阅以下指南，了解如何使用函数式 API实现人类在环工作流
时间旅行¶
时间旅行允许您重放 LangGraph 应用中的过去操作，以探索替代路径和调试问题。这些操作指南展示了如何在图中使用时间旅行。
流式传输¶
流式传输对于增强基于 LLM 构建的应用的响应能力至关重要。通过逐步显示输出，即使在完整响应尚未准备好之前，流式传输也能显著改善用户体验（UX），特别是在处理 LLM 的延迟时。
工具调用¶
工具调用是一种聊天模型 API，它接受工具 schema 以及消息作为输入，并返回这些工具的调用作为输出消息的一部分。
这些操作指南展示了使用 LangGraph 进行工具调用的常见模式
子图¶
子图允许您从另一个图重用现有图。这些操作指南展示了如何使用子图
多 Agent¶
多 Agent 系统有助于将复杂的 LLM 应用分解为多个 Agent，每个 Agent 负责应用的不同部分。这些操作指南展示了如何在 LangGraph 中实现多 Agent 系统
请参阅多 Agent 教程，了解其他多 Agent 架构的实现。
请参阅以下指南，了解如何使用函数式 API实现多 Agent 工作流
状态管理¶
其他¶
请参阅以下指南，了解如何使用函数式 API与其他框架集成
预构建 Agent¶
LangGraph 附带了一个预构建的工具调用 Agent 实现。有关更多信息，请参阅Agent指南。
提示
LangGraph 的一大优势是您可以轻松创建自己的 Agent 架构。因此，虽然从这里快速构建 Agent 是可以的，但我们强烈建议学习如何构建自己的 Agent，以便充分利用 LangGraph。
对进一步自定义 ReAct Agent 感兴趣？本指南提供了其底层实现的概述，以帮助您根据自己的需求进行自定义。
请参阅以下指南，了解如何使用函数式 API构建 ReAct Agent
LangGraph Platform¶
本节包含 LangGraph Platform 的操作指南。
LangGraph Platform 是一个用于在生产环境中部署 Agent 应用的商业解决方案，构建在开源的 LangGraph 框架之上。
LangGraph Platform 提供了多种不同的部署选项，详见部署选项指南。
提示
- LangGraph 是一个 MIT 许可的开源库，我们致力于为其维护和社区成长。
- 您始终可以使用开源 LangGraph 项目在自己的基础设施上部署 LangGraph 应用，无需使用 LangGraph Platform。
应用结构¶
了解如何设置应用以部署到 LangGraph Platform
- 如何设置应用以进行部署（requirements.txt）
- 如何设置应用以进行部署（pyproject.toml）
- 如何设置应用以进行部署（JavaScript）
- 如何添加语义搜索
- 如何自定义 Dockerfile
- 如何进行本地测试
- 如何在运行时重建图
- 如何使用 LangGraph Platform 部署 CrewAI、AutoGen 和其他框架
部署¶
LangGraph 应用可以使用 LangGraph Platform 进行部署，该平台提供一系列服务，帮助您部署、管理和扩展应用。
认证与访问控制¶
修改 API¶
助手¶
助手是模板的配置实例。
有关支持的端点和其他详细信息，请参阅SDK 参考。
线程¶
有关支持的端点和其他详细信息，请参阅SDK 参考。
运行¶
LangGraph Platform 除了流式运行外，还支持多种类型的运行。
流式传输¶
对 LLM 应用的结果进行流式传输对于确保良好的用户体验至关重要，尤其是在图可能调用多个模型并花费很长时间才能完成运行时。在这些操作指南中阅读有关如何从图流式传输值的信息。
前端和生成式 UI¶
借助 LangGraph Platform，您可以将 LangGraph Agent 集成到您的 React 应用中，并将 UI 组件与您的 Agent 代码并置。
人类在环¶
人类在环功能允许您将人类纳入图的决策过程中。这些操作指南展示了如何在图实现人类在环工作流。
时间旅行¶
时间旅行允许您重放 LangGraph 应用中的过去操作，以探索替代路径和调试问题。这些操作指南展示了如何在图中使用时间旅行。
双重输入¶
图的执行可能需要一段时间，有时用户可能在原始输入完成运行之前改变了他们想发送的输入。例如，用户可能发现原始请求中有错别字，然后会编辑提示并重新发送。在这种情况下决定如何处理对于确保流畅的用户体验和防止图出现意外行为非常重要。
Webhook¶
Cron 作业¶
LangGraph Studio¶
LangGraph Studio 是一个内置 UI，用于可视化、测试和调试您的 Agent。
- 如何连接到 LangGraph Platform 部署
- 如何连接到本地开发服务器
- 如何连接到本地部署（Docker）
- 如何在 LangGraph Studio 中与线程交互
- 如何在 LangGraph Studio 中将节点添加为数据集示例
- 如何在 LangGraph Studio 中进行提示工程
- 如何根据远程 trace 测试您的 Agent
故障排除¶
这些是解决在使用 LangGraph 构建时可能遇到的常见错误的指南。下面引用的错误将在代码中抛出时具有一个与以下代码之一对应的 lc_error_code 属性。
- GRAPH_RECURSION_LIMIT
- INVALID_CONCURRENT_GRAPH_UPDATE
- INVALID_GRAPH_NODE_RETURN_VALUE
- MULTIPLE_SUBGRAPHS
- INVALID_CHAT_HISTORY
LangGraph Platform 故障排除¶
这些指南提供了 LangGraph Platform 特有错误的故障排除信息。