部署¶
要部署您的 LangGraph 智能体,请创建并配置一个 LangGraph 应用。此设置支持本地开发和生产部署。
特性
- 🖥️ 用于开发的本地服务器
- 🧩 用于可视化调试的 Studio Web UI
- ☁️ 云端和 🔧 自托管部署选项
- 📊 用于跟踪和可观测性的 LangSmith 集成
要求
- ✅ 您必须拥有 LangSmith 账户。您可以免费注册并开始使用免费套餐。
创建 LangGraph 应用¶
按照提示操作并选择 New LangGraph Project
。这将创建一个空的 LangGraph 项目。您可以通过将 src/agent/graph.ts
中的代码替换为您自己的智能体代码来修改它。例如:
import { createReactAgent } from "@langchain/langgraph/prebuilt";
import { initChatModel } from "langchain/chat_models/universal";
import { tool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";
const getWeather = tool(
async (input: { city: string }) => {
return `It's always sunny in ${input.city}!`;
},
{
name: "getWeather",
schema: z.object({
city: z.string().describe("The city to get the weather for"),
}),
description: "Get weather for a given city.",
}
);
const llm = await initChatModel("anthropic:claude-3-7-sonnet-latest");
// make sure to export the graph that will be used in the LangGraph API server
export const graph = createReactAgent({
llm,
tools: [getWeather],
prompt: "You are a helpful assistant"
})
安装依赖¶
在您的新 LangGraph 应用的根目录下,安装依赖项
yarn
# install these to use initChatModel with Anthropic
yarn add langchain
yarn add @langchain/anthropic
创建 .env
文件¶
在您的新 LangGraph 应用的根目录下,您会找到一个 .env.example
文件。在您的新 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
本地启动 LangGraph 服务¶
这将在本地启动 LangGraph API 服务。如果成功运行,您应该会看到类似以下内容:
欢迎使用 LangGraph.js!
LangGraph Studio Web UI¶
LangGraph Studio Web 是一个专门的 UI,您可以连接到 LangGraph API 服务,以在本地启用应用程序的可视化、交互和调试。通过访问 npx @langchain/langgraph-cli dev
命令输出中提供的 URL,在 LangGraph Studio Web UI 中测试您的图。
- LangGraph Studio Web UI:https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
部署¶
一旦您的 LangGraph 应用在本地运行,您可以使用 LangGraph Cloud 或自托管选项进行部署。有关所有受支持的部署模型的详细说明,请参阅 部署选项指南。