将应用部署到云

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先决条件

• 一个 GitHub 账户
• 一个 LangSmith 账户（免费注册）

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1. 在 GitHub 上创建仓库

1. 转到 new-langgraph-project 仓库或 new-langgraphjs-project 模板。
2. 单击右上角的 Fork 按钮以将仓库分叉到您的 GitHub 账户。
3. 单击 Create fork。

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2. 部署到 LangSmith

1. 登录到 LangSmith。
2. 在左侧边栏中，选择 Deployments。
3. 单击 + New Deployment 按钮。将打开一个窗格，您可以在其中填写必填字段。
4. 如果您是首次用户或添加以前未连接的私有仓库，请单击 Import from GitHub 按钮并按照说明连接您的 GitHub 账户。
5. 选择您的新 LangGraph 项目仓库。
6. 单击 Submit 进行部署。 这可能需要大约 15 分钟才能完成。您可以在 Deployment details 视图中检查状态。

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3. 在 Studio 中测试您的应用程序

1. 选择您刚刚创建的部署以查看更多详细信息。
2. 单击右上角的 Studio 按钮。Studio 将打开以显示您的图。

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4. 获取部署的 API URL

1. 在 Deployment details 视图中，单击 API URL 以将其复制到剪贴板。
2. 单击 URL 以将其复制到剪贴板。

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5. Test the API

pip install langgraph-sdk

from langgraph_sdk import get_client

client = get_client(url="your-deployment-url", api_key="your-langsmith-api-key")

async for chunk in client.runs.stream(
    None,  # Threadless run
    "agent", # Name of assistant. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

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Next steps

• Explore Studio: Use Studio to visualize and debug your graph interactively.
• Monitor your app: Set up observability with traces, dashboards, and alerts.
• Learn more about Cloud: See the complete Cloud setup guide for all configuration options.