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快速入门：启动本地 LangGraph 服务器

这是一个快速入门指南，帮助您在本地启动并运行 LangGraph 应用。

要求

  • Python >= 3.11
  • LangGraph CLI：需要 langchain-cli[inmem] >= 0.1.58

安装 LangGraph CLI

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

🌱 创建 LangGraph 应用

使用 react-agent 模板创建一个新应用。这个模板是一个简单的智能体，可以灵活地扩展以使用许多工具。

langgraph new path/to/your/app --template react-agent-python 

langgraph new path/to/your/app --template react-agent-js

附加模板

如果您在使用 langgraph new 时没有指定模板，将会弹出一个交互式菜单，让您从可用模板列表中进行选择。

安装依赖

在新 LangGraph 应用的根目录下，以 edit 模式安装依赖，以便服务器使用您的本地更改

pip install -e .

创建 .env 文件

您将在新 LangGraph 应用的根目录下找到一个 .env.example 文件。在新 LangGraph 应用的根目录下创建一个 .env 文件，并将 .env.example 文件的内容复制到其中，填写必要的 API 密钥

LANGSMITH_API_KEY=lsv2...
TAVILY_API_KEY=tvly-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-
OPENAI_API_KEY=sk-...
获取 API 密钥

🚀 启动 LangGraph 服务器

langgraph dev

这将启动本地的 LangGraph API 服务器。如果成功运行，您应该会看到类似如下内容：

准备就绪！

内存模式

langgraph dev 命令以内存模式启动 LangGraph 服务器。此模式适用于开发和测试目的。对于生产用途，您应该部署具有持久存储后端的 LangGraph 服务器。

如果您想使用持久存储后端测试您的应用，可以使用 langgraph up 命令代替 langgraph dev。使用此命令需要在您的机器上安装 docker。

LangGraph Studio Web UI

LangGraph Studio Web 是一个专门的 UI，您可以将其连接到 LangGraph API 服务器，以便在本地实现应用的可视化、交互和调试。通过访问 langgraph dev 命令输出中提供的 URL，在 LangGraph Studio Web UI 中测试您的图。

连接到带有自定义主机/端口的服务器

如果您使用自定义主机/端口运行 LangGraph API 服务器，可以通过更改 baseUrl URL 参数将 Studio Web UI 指向它。例如，如果您的服务器运行在端口 8000 上，可以将上面的 URL 更改为以下内容：

https://smith.langchain.com/studio/baseUrl=http://127.0.0.1:8000

Safari 兼容性

目前，LangGraph Studio Web 在本地运行服务器时不支持 Safari。

测试 API

安装 LangGraph Python SDK

pip install langgraph-sdk

发送消息给助手 (无线程运行)

from langgraph_sdk import get_client

client = get_client(url="http://localhost:2024")

async for chunk in client.runs.stream(
    None,  # Threadless run
    "agent", # Name of assistant. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

安装 LangGraph Python SDK

pip install langgraph-sdk

发送消息给助手 (无线程运行)

from langgraph_sdk import get_sync_client

client = get_sync_client(url="http://localhost:2024")

for chunk in client.runs.stream(
    None,  # Threadless run
    "agent", # Name of assistant. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

安装 LangGraph JS SDK

npm install @langchain/langgraph-sdk

发送消息给助手 (无线程运行)

const { Client } = await import("@langchain/langgraph-sdk");

// only set the apiUrl if you changed the default port when calling langgraph dev
const client = new Client({ apiUrl: "http://localhost:2024"});

const streamResponse = client.runs.stream(
    null, // Threadless run
    "agent", // Assistant ID
    {
        input: {
            "messages": [
                { "role": "user", "content": "What is LangGraph?"}
            ]
        },
        streamMode: "messages",
    }
);

for await (const chunk of streamResponse) {
    console.log(`Receiving new event of type: ${chunk.event}...`);
    console.log(JSON.stringify(chunk.data));
    console.log("\n\n");
}

curl -s --request POST \
    --url "http://localhost:2024/runs/stream" \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data "{
        \"assistant_id\": \"agent\",
        \"input\": {
            \"messages\": [
                {
                    \"role\": \"human\",
                    \"content\": \"What is LangGraph?\"
                }
            ]
        },
        \"stream_mode\": \"updates\"
    }"

认证

如果您连接到远程服务器，需要提供 LangSmith API 密钥进行授权。更多信息请参阅客户端的 API 参考文档。

下一步

现在您已经在本地运行了 LangGraph 应用，通过探索部署和高级功能来进一步您的旅程吧

🌐 部署到 LangGraph Cloud

📚 了解更多关于 LangGraph Platform 的信息

通过这些资源扩展您的知识

🛠️ 开发者参考

访问开发和 API 使用的详细文档

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