跳到内容

🦜🕸️LangGraph.js

Docs Version
Downloads Open Issues

注意

正在寻找 Python 版本？请参阅 Python 仓库 和 Python 文档。

LangGraph——被 Replit、Uber、LinkedIn、GitLab 等公司使用——是一个用于构建可控代理的低级编排框架。虽然 LangChain 提供了集成和可组合组件来简化 LLM 应用开发，但 LangGraph 库支持代理编排——提供可定制的架构、长期记忆和人工干预，以可靠地处理复杂任务。

npm install @langchain/langgraph @langchain/core

要了解有关如何使用 LangGraph 的更多信息，请查看 文档。下面我们展示了一个如何创建 ReAct 代理的简单示例。

// npm install @langchain-anthropic
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic";
import { tool } from "@langchain/core/tools";

import { z } from "zod";

const search = tool(async ({ query }) => {
  if (query.toLowerCase().includes("sf") || query.toLowerCase().includes("san francisco")) {
    return "It's 60 degrees and foggy."
  }
  return "It's 90 degrees and sunny."
}, {
  name: "search",
  description: "Call to surf the web.",
  schema: z.object({
    query: z.string().describe("The query to use in your search."),
  }),
});

const model =  new ChatAnthropic({
  model: "claude-3-7-sonnet-latest"
});

const agent = createReactAgent({
  llm: model,
  tools: [search],
});

const result = await agent.invoke(
  {
    messages: [{
      role: "user",
      content: "what is the weather in sf"
    }]
  }
);

全栈快速入门

使用 create-agent-chat-app CLI 快速构建一个全栈 LangGraph 应用程序

npx create-agent-chat-app@latest

该 CLI 会设置一个聊天界面，并帮助您配置应用程序，包括

  • 🧠 4 种预构建代理选择（ReAct、记忆、研究、检索）
  • 🌐 前端框架（Next.js 或 Vite）
  • 📦 包管理器（npm、yarn 或 pnpm）

为什么要使用 LangGraph？

LangGraph 专为希望构建强大、适应性强的 AI 代理的开发人员而设计。开发人员选择 LangGraph 的原因在于

  • 可靠性和可控性。通过审查检查和人工审批来引导代理行为。LangGraph 为长时间运行的工作流持久化上下文，使您的代理保持正轨。
  • 低级别和可扩展性。使用完全描述性的低级原语构建自定义代理——不受限制定制的僵化抽象的束缚。设计可扩展的多代理系统，每个代理都服务于针对您的用例量身定制的特定角色。
  • 一流的流式支持。通过逐个令牌的流式传输和中间步骤的流式传输，LangGraph 让用户在代理推理和行动实时展开时清楚地看到它们。

LangGraph 在生产环境中受到信任，并为以下公司提供代理支持：

LangGraph 的生态系统

虽然 LangGraph 可以独立使用，但它也能与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发人员提供构建代理的全套工具。为了改进您的 LLM 应用开发，可以将 LangGraph 与以下工具搭配使用：

  • LangSmith —— 有助于代理评估和可观测性。调试性能不佳的 LLM 应用运行、评估代理轨迹、获取生产环境可见性并随时间推移提高性能。
  • LangGraph Platform —— 通过专为长时间运行、有状态工作流设计的部署平台，轻松部署和扩展代理。跨团队发现、重用、配置和共享代理——并在 LangGraph Studio 中通过可视化原型设计快速迭代。

与 LangGraph Platform 搭配使用

虽然 LangGraph 是我们的开源代理编排框架，但需要可扩展代理部署的企业可以从 LangGraph Platform 中受益。

LangGraph Platform 可以帮助工程团队

  • 加速代理开发：使用可配置模板和 LangGraph Studio 快速创建代理用户体验，用于可视化和调试代理交互。
  • 无缝部署：我们处理部署代理的复杂性。LangGraph Platform 包括用于内存、线程和 cron 作业的强大 API，以及自动扩缩的任务队列和服务器。
  • 集中化代理管理和可重用性：跨组织发现、重用和管理代理。业务用户也可以在不编写代码的情况下修改代理。

更多资源

  • LangChain 学院：在我们的免费结构化课程中学习 LangGraph 的基础知识。
  • 教程：关于 LangGraph 入门的简单演练和指导示例。
  • 模板：用于常见代理工作流（例如 ReAct 代理、记忆、检索等）的预构建参考应用，可以克隆和改编。
  • 操作指南：针对流式传输、添加记忆和持久性以及设计模式（例如分支、子图等）等主题的快速可操作代码片段。
  • API 参考：关于核心类、方法、如何使用图和检查点 API 以及更高级预构建组件的详细参考。
  • 使用 LangGraph 构建：了解行业领导者如何使用 LangGraph 发布功能强大的生产就绪 AI 应用。

致谢

LangGraph 的灵感来自 Pregel 和 Apache Beam。其公共接口借鉴了 NetworkX。LangGraph 由 LangChain 的创建者 LangChain Inc 构建，但可以在没有 LangChain 的情况下使用。