配置

函数

名称	描述
`get_store`	在运行时，从图节点或入口任务内部访问 LangGraph 存储。
`get_stream_writer`	在运行时，从图节点或入口任务内部访问 LangGraph StreamWriter。

get_store ¶

get_store() -> BaseStore

在运行时，从图节点或入口任务内部访问 LangGraph 存储。

可以在任何 StateGraph 节点或函数式 API 任务内部调用，只要 StateGraph 或入口点 (entrypoint) 使用了存储（store）进行初始化，例如。

# with StateGraph
graph = (
    StateGraph(...)
    ...
    .compile(store=store)
)

# or with entrypoint
@entrypoint(store=store)
def workflow(inputs):
    ...

Python < 3.11 的异步

如果您使用的 Python 版本低于 3.11，并且正在异步运行 LangGraph，get_store() 将无法工作，因为它使用了 contextvar 传播（仅在 Python 3.11 及更高版本中可用）。

结合 StateGraph 使用

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from langgraph.config import get_store

store = InMemoryStore()
store.put(("values",), "foo", {"bar": 2})

class State(TypedDict):
    foo: int

def my_node(state: State):
    my_store = get_store()
    stored_value = my_store.get(("values",), "foo").value["bar"]
    return {"foo": stored_value + 1}

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node(my_node)
    .add_edge(START, "my_node")
    .compile(store=store)
)

graph.invoke({"foo": 1})

{'foo': 3}

结合函数式 API 使用

from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from langgraph.config import get_store

store = InMemoryStore()
store.put(("values",), "foo", {"bar": 2})

@task
def my_task(value: int):
    my_store = get_store()
    stored_value = my_store.get(("values",), "foo").value["bar"]
    return stored_value + 1

@entrypoint(store=store)
def workflow(value: int):
    return my_task(value).result()

workflow.invoke(1)

get_stream_writer ¶

get_stream_writer() -> StreamWriter

在运行时，从图节点或入口任务内部访问 LangGraph StreamWriter。

可以在任何 StateGraph 节点或函数式 API 任务内部调用。

Python < 3.11 的异步

如果您使用的 Python 版本低于 3.11，并且正在异步运行 LangGraph，get_stream_writer() 将无法工作，因为它使用了 contextvar 传播（仅在 Python 3.11 及更高版本中可用）。

结合 StateGraph 使用

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.config import get_stream_writer

class State(TypedDict):
    foo: int

def my_node(state: State):
    my_stream_writer = get_stream_writer()
    my_stream_writer({"custom_data": "Hello!"})
    return {"foo": state["foo"] + 1}

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node(my_node)
    .add_edge(START, "my_node")
    .compile(store=store)
)

for chunk in graph.stream({"foo": 1}, stream_mode="custom"):
    print(chunk)

{'custom_data': 'Hello!'}

结合函数式 API 使用

from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.config import get_stream_writer

@task
def my_task(value: int):
    my_stream_writer = get_stream_writer()
    my_stream_writer({"custom_data": "Hello!"})
    return value + 1

@entrypoint(store=store)
def workflow(value: int):
    return my_task(value).result()

for chunk in workflow.stream(1, stream_mode="custom"):
    print(chunk)

{'custom_data': 'Hello!'}