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时间旅行 ⏱️

先决条件

本指南假设您熟悉 LangGraph 的检查点和状态。如果不是，请先查阅持久化概念。

在使用基于模型做出决策的非确定性系统（例如，由大型语言模型驱动的智能体）时，详细检查其决策过程会很有用。

  1. 🤔 理解推理过程：分析导致成功结果的步骤。

  2. 🐞 调试错误：查明错误发生的位置和原因。

  3. 🔍 探索替代方案：测试不同的路径以发现更好的解决方案。

我们将这些调试技术称为时间旅行，它由两个关键操作组成：回放 🔁 和 分支 🔀。

回放

回放使我们能够重温并重现智能体过去的动作。这可以从图的当前状态（或检查点）执行，也可以从特定检查点执行。

要从当前状态进行回放，只需将 null 作为输入，并附带 threadConfig。

const threadConfig = { configurable: { thread_id: "1" }, streamMode: "values" };

for await (const event of await graph.stream(null, threadConfig)) {
    console.log(event);
}

要从特定检查点回放动作，首先检索该线程的所有检查点。

const allCheckpoints = [];

for await (const state of graph.getStateHistory(threadConfig)) {
    allCheckpoints.push(state);
}

每个检查点都有一个唯一的 ID。识别出所需的检查点后，例如 xyz，将其 ID 包含在配置中。

const threadConfig = { configurable: { thread_id: '1', checkpoint_id: 'xyz' }, streamMode: "values" };

for await (const event of await graph.stream(null, threadConfig)) {
    console.log(event);
}

图会高效地回放之前执行过的节点，而不是重新执行它们，这得益于其对先前检查点执行情况的感知。

分支

分支使您能够重温智能体过去的动作，并在图中探索替代路径。

要编辑特定检查点（例如 xyz），请在更新图的状态时提供其 checkpoint_id。

const threadConfig = { configurable: { thread_id: "1", checkpoint_id: "xyz" } };

graph.updateState(threadConfig, { state: "updated state" });

这将创建一个新的分支检查点 xyz-fork，您可以从该检查点继续运行图。

const threadConfig = { configurable: { thread_id: '1', checkpoint_id: 'xyz-fork' }, streamMode: "values" };

for await (const event of await graph.stream(null, threadConfig)) {
    console.log(event);
}

附加资源 📚