本快速入门向您展示如何在本地设置 LangGraph 应用程序以进行测试和开发。

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先决条件

在开始之前，请确保您有 LangSmith 的 API 密钥（免费注册）。

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1. 安装 LangGraph CLI

  • Python server
  • Node server
# Python >= 3.11 is required.

pip install -U "langgraph-cli[inmem]"

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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。此模板演示了一个单节点应用程序，您可以使用自己的逻辑扩展它。
  • Python server
  • Node server
langgraph new path/to/your/app --template new-langgraph-project-python
Additional templates
If you use langgraph new without specifying a template, you will be presented with an interactive menu that will allow you to choose from a list of available templates.

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3. 安装依赖

在您的新 LangGraph 应用的根目录中，以 edit 模式安装依赖，以便服务器使用您的本地更改：
  • Python server
  • Node server
cd path/to/your/app
pip install -e .

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4. 创建 .env 文件

您会在新 LangGraph 应用的根目录中找到 .env.example。在新 LangGraph 应用的根目录中创建一个 .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...

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5. Launch Agent Server 🚀

Start the Agent Server locally:
  • Python server
  • Node server
langgraph dev
Sample output: 
>    Ready!
>
>    - API: [http://localhost:2024](http://localhost:2024/)
>
>    - Docs: http://localhost:2024/docs
>
>    - 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 Agent Server。此模式适用于开发和测试目的。
对于生产使用，请使用持久存储后端部署 Agent Server。有关更多信息，请参阅 LangSmith 平台选项。

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6. 测试 API

  • Python SDK (async)
  • Python SDK (sync)
  • Javascript SDK
  • Rest API
  1. 安装 LangGraph Python SDK：
pip install langgraph-sdk
  1. 向助手发送消息（无线程运行）：
from langgraph_sdk import get_client
import asyncio

client = get_client(url="http://localhost:2024")

async def main():
    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?",
            }],
        },
    ):
        print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
        print(chunk.data)
        print("\n\n")

asyncio.run(main())

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后续步骤

现在您已经在本地运行了 LangGraph 应用，可以准备部署它了： 选择 LangSmith 的托管选项：
  • Cloud：最快的设置，完全托管（推荐）。
  • Hybrid：在您的云中，由 LangChain 管理。
  • Self-hosted：在您的基础设施中完全控制。
有关更多详细信息，请参阅平台设置比较。 然后部署您的应用： 探索功能：
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