LangGraph Platform 快速入门

前提条件

开始之前，请确保您具备以下条件：

• LangSmith 的 API 密钥

1. 安装 LangGraph CLI

Python 服务器

# 需要 Python >= 3.11
pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"

2. 创建 LangGraph 应用 🌱

从 new-langgraph-project-python 模板或 new-langgraph-project-js 模板创建新应用。此模板演示了一个可以用您自己的逻辑扩展的单节点应用。

Python 服务器

langgraph new path/to/your/app --template new-langgraph-project-python

如果您使用 langgraph new 而不指定模板，将会看到一个交互式菜单，允许您从可用模板列表中进行选择。

3. 安装依赖项

在新 LangGraph 应用的根目录中，以编辑模式安装依赖项，以便服务器使用您的本地更改：

Python 服务器

cd path/to/your/app
pip install -e .

4. 创建 .env 文件

您将在新 LangGraph 应用的根目录中找到 .env.example 文件。在应用根目录创建 .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：

LANGSMITH_API_KEY=lsv2...

5. 启动 LangGraph 服务器 🚀

在本地启动 LangGraph API 服务器：

Python 服务器

langgraph dev

示例输出：

>    Ready!
>
>    - API: http://localhost:2024
>
>    - Docs: http://localhost:2024/docs
>
>    - LangGraph Studio Web UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024

langgraph dev 命令以内存模式启动 LangGraph 服务器。此模式适用于开发和测试目的。对于生产用途，请部署具有持久存储后端访问权限的 LangGraph 服务器。有关更多信息，请参阅部署选项。

6. 在 LangGraph Studio 中测试您的应用

LangGraph Studio 是一个专用 UI，您可以连接到 LangGraph API 服务器，以可视化、交互和调试您的本地应用。通过访问 langgraph dev 命令输出中提供的 URL 在 LangGraph Studio 中测试您的图：

https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024

对于在自定义主机/端口上运行的 LangGraph 服务器，请更新 baseURL 参数。

7. 测试 API

Python SDK (异步)

安装 LangGraph Python SDK：

pip install langgraph-sdk

向助手发送消息（无线程运行）：

from langgraph_sdk import get_client
import asyncioclient = get_client(url="http://localhost:2024")async def main():async for chunk in client.runs.stream(None,  # 无线程运行"agent", # 助手名称。在 langgraph.json 中定义。input={"messages": [{"role": "human","content": "什么是 LangGraph？",}],},):print(f"接收新事件类型: {chunk.event}...")print(chunk.data)print("\n\n")asyncio.run(main())

参考链接：https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/langgraph-platform/local-server/