跳到内容

时间旅行 ⏱️

先决条件

本指南假定您熟悉 LangGraph 的检查点和状态。如果不是，请先回顾一下 持久性 概念。

在使用进行基于模型的决策的非确定性系统（例如，由 LLM 提供动力的智能体）时，详细检查它们的决策过程可能会很有用

  1. 🤔 理解推理：分析导致成功结果的步骤。

  2. 🐞 调试错误：识别错误发生的位置和原因。

  3. 🔍 探索备选方案：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，由两个关键操作组成：回放 🔁 和 分叉 🔀。

回放

回放允许我们重访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）或从特定的检查点进行。

要从当前状态回放，只需将 null 作为输入以及 threadConfig 传递即可

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

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

要从特定的检查点回放动作，首先检索线程的所有检查点

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。识别所需检查点后，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);
}

图有效地回放之前执行过的节点，而不是重新执行它们，这得益于它对先前检查点执行的感知。

分叉

分叉允许您重访智能体过去的动作并在图中探索备选路径。

要编辑特定的检查点，例如 xyz，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叉检查点 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 📚