本指南向您展示如何在本地运行 LangGraph 应用程序。

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先决条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

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1. 安装 LangGraph CLI

npx @langchain/langgraph-cli

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2. 创建 LangGraph 应用 🌱

从 new-langgraph-project-js 模板创建一个新应用。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。 
npm create langgraph

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3. 安装依赖项

在新 LangGraph 应用的根目录中，以 edit 模式安装依赖项，以便服务器使用您的本地更改： 
cd path/to/your/app
npm install

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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 文件。在新 LangGraph 应用的根目录中创建 .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...

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5. 启动智能体服务器 🚀

在本地启动 LangGraph API 服务器： 
npx @langchain/langgraph-cli dev
Sample output: 
>    Ready!
>
>    - API: [http://localhost:2024](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智能体服务器。此模式适用于开发和测试目的。对于生产使用，请部署具有持久存储后端访问权限的智能体服务器。有关更多信息，请参阅平台设置概述。

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6. 在 Studio 中测试您的应用程序

Studio 是一个专门的 UI，您可以连接到 LangGraph API 服务器以在本地可视化、交互和调试您的应用程序。通过访问 langgraph dev 命令输出中提供的 URL 在 Studio 中测试您的图： 
>    - LangGraph Studio Web UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
对于在自定义主机/端口上运行的智能体服务器，请更新 baseURL 参数。
在命令中使用 --tunnel 标志创建安全隧道，因为 Safari 在连接到 localhost 服务器时有局限性：
langgraph dev --tunnel

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7. Test the API

  • Javascript SDK
  • Rest API
  1. Install the LangGraph JS SDK:
npm install @langchain/langgraph-sdk
  1. Send a message to the assistant (threadless run):
const { Client } = await import("@langchain/langgraph-sdk");

// only set the apiUrl if you changed the default port when calling langgraph dev
const client = new Client({ apiUrl: "http://localhost:2024"});

const streamResponse = client.runs.stream(
    null, // Threadless run
    "agent", // Assistant ID
    {
        input: {
            "messages": [
                { "role": "user", "content": "What is LangGraph?"}
            ]
        },
        streamMode: "messages-tuple",
    }
);

for await (const chunk of streamResponse) {
    console.log(`Receiving new event of type: ${chunk.event}...`);
    console.log(JSON.stringify(chunk.data));
    console.log("\n\n");
}

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后续步骤

现在您已经在本地运行了 LangGraph 应用程序，通过探索部署和高级功能来进一步推进您的旅程：
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