如何向子图添加线程级持久性¶

前提条件

本指南假设您熟悉以下内容

本指南展示了如何向使用子图的图添加线程级持久性。

设置¶

首先，让我们安装所需的软件包

$ npm install @langchain/langgraph @langchain/core

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定义具有持久性的图¶

要向具有子图的图添加持久性，您只需在编译父图时传递一个检查点保存器。 LangGraph 将自动将检查点保存器传播到子子图。

注意

在编译子图时，您不应提供检查点保存器。相反，您必须定义一个传递给 parentGraph.compile() 的单个检查点保存器，LangGraph 将自动将检查点保存器传播到子子图。如果您将检查点保存器传递给 subgraph.compile()，它将被简单地忽略。当您添加显式调用子图的节点函数时，这也适用。

让我们定义一个带有单个子图节点的简单图，以展示如何做到这一点。

import { StateGraph, Annotation } from "@langchain/langgraph";

// subgraph

const SubgraphStateAnnotation = Annotation.Root({
  foo: Annotation<string>,
  bar: Annotation<string>,
});

const subgraphNode1 = async (state: typeof SubgraphStateAnnotation.State) => {
  return { bar: "bar" };
};

const subgraphNode2 = async (state: typeof SubgraphStateAnnotation.State) => {
  // note that this node is using a state key ('bar') that is only available in the subgraph
  // and is sending update on the shared state key ('foo')
  return { foo: state.foo + state.bar };
};

const subgraph = new StateGraph(SubgraphStateAnnotation)
  .addNode("subgraphNode1", subgraphNode1)
  .addNode("subgraphNode2", subgraphNode2)
  .addEdge("__start__", "subgraphNode1")
  .addEdge("subgraphNode1", "subgraphNode2")
  .compile();

// parent graph
const StateAnnotation = Annotation.Root({
  foo: Annotation<string>,
});

const node1 = async (state: typeof StateAnnotation.State) => {
  return {
    foo: "hi! " + state.foo,
  };
};

const builder = new StateGraph(StateAnnotation)
  .addNode("node1", node1)
  // note that we're adding the compiled subgraph as a node to the parent graph
  .addNode("node2", subgraph)
  .addEdge("__start__", "node1")
  .addEdge("node1", "node2");

我们现在可以使用内存检查点保存器 (MemorySaver) 编译图。

import { MemorySaver } from "@langchain/langgraph-checkpoint";

const checkpointer = new MemorySaver();

// You must only pass checkpointer when compiling the parent graph.
// LangGraph will automatically propagate the checkpointer to the child subgraphs.

const graph = builder.compile({
  checkpointer: checkpointer
});

验证持久性工作¶

现在让我们运行该图并检查父图和子图的持久化状态，以验证持久性是否有效。我们应该期望在 state.values 中看到父图和子图的最终执行结果。

const config = { configurable: { thread_id: "1" } };

const stream = await graph.stream({
  foo: "foo"
}, {
  ...config,
  subgraphs: true,
});

for await (const [_source, chunk] of stream) {
  console.log(chunk);
}

{ node1: { foo: 'hi! foo' } }
{ subgraphNode1: { bar: 'bar' } }
{ subgraphNode2: { foo: 'hi! foobar' } }
{ node2: { foo: 'hi! foobar' } }

我们现在可以通过使用与调用图时相同的配置调用 graph.get_state() 来查看父图状态。

(await graph.getState(config)).values;

{ foo: 'hi! foobar' }

要查看子图状态，我们需要做两件事

找到子图的最新配置值
使用 graph.getState() 检索最新子图配置的该值。

为了找到正确的配置，我们可以检查父图的状态历史记录，并在我们从 node2（带有子图的节点）返回结果之前找到状态快照

let stateWithSubgraph;

const graphHistories = await graph.getStateHistory(config);

for await (const state of graphHistories) {
  if (state.next[0] === "node2") {
    stateWithSubgraph = state;
    break;
  }
}

状态快照将包括接下来要执行的任务列表。使用子图时，tasks 将包含可用于检索子图状态的配置

const subgraphConfig = stateWithSubgraph.tasks[0].state;

console.log(subgraphConfig);

{
  configurable: {
    thread_id: '1',
    checkpoint_ns: 'node2:25814e09-45f0-5b70-a5b4-23b869d582c2'
  }
}

(await graph.getState(subgraphConfig)).values

{ foo: 'hi! foobar', bar: 'bar' }

如果您想了解有关如何修改人工参与工作流程的子图状态的更多信息，请查看本操作指南。