随笔分类 - LangGrpah
摘要：核心模块 使用 langsmith 部署 langgraph 应用的时候，需要提供以下信息： langgraph.json：这是一个配置文件，用于指定应用所需的依赖、graph 和环境变量。相当于告诉系统： 这个应用需要哪些依赖 有哪些graph graph对应的映射关系 环境变量 实现应用逻辑的一
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摘要：在写普通函数的时候，测试其实是一件很自然的事情：给输入，看输出，对不对，一跑就知道。 但在 langgraph 里，情况会复杂一些。因为这里测试的对象，已经不只是一个函数了，而是： 多个节点组成的流程 带状态流转 可能中断、可能恢复 还可能依赖 checkpoint 也就是说，在 langgraph
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摘要：在 langgraph 中，其实有两套写流程的方式： Graph API Functional API Functional API 把工作流从画流程图变成写业务函数，但依然保留可恢复、可中断、可追踪的能力。 传统 Graph API 的思路：先设计一张图，再往图里塞节点 Function API
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摘要：1. 不要用try/catch包裹interrupt调用 我们在写带 interrupt 的节点函数时，有一个很隐蔽但非常关键的陷阱： interrupt的暂停机制，其实是通过“抛出一个专门的异常”来实现的，也就是说，langgraph在内部让代码“假装抛错”，从而中止执行，把控制权交还给运行时的图
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摘要：外界获取中断的值 用户编辑图状态 工具内的中断 验证用户输入 外界获取中断的值 result.__interrupt__ 就是中断时，langgraph 暴露给外界的数据。外界（UI / CLI / 后端系统）就是靠它拿到 interrupt 里传出的内容的。 interrupt({ // 配置要传
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摘要：基本介绍 一句话定义：静态断点，是在编译图时就确定好的中断点，用于保证某个节点在执行前或执行后一定会暂停。 静态断点的两种形式 LangGraph 提供了两种静态断点配置方式： interrupt_before：在指定节点 开始执行之前 暂停。 interruptBefore: ["node_nam
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摘要：基本介绍 langgraph中的中断分为两种： 静态断点 动态中断 1. 静态断点 在编译图时配置。适用于“在某个节点执行前或后必须暂停”的场景。 interrupt_before=["node_name"]: 在指定节点开始执行前暂停。 interrupt_after=["node_name"]:
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摘要：中断指的就是允许图在执行的过程中暂停，等待外部输入。这种机制提供了一种“人类参与”的交互模式，某些场景下某些决策非常重要，需要人类来做出最终抉择，这个时候就可以使用中断。 场景案例 下面我们先来看一下，如果不使用中断，是否能够实现下面的场景： 需求：让大模型帮我们书写邮件，人类给出反馈 approv
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摘要：前面我们已经知道：长期记忆的核心作用，是存储用户的长期信息，例如用户画像、偏好、背景事实等。 但如果长期记忆只支持“精确匹配”，那它的价值其实是有限的。 真正让长期记忆“变聪明”的能力，那就是语义搜索。 为什么长期记忆一定要配合语义搜索？ 用户之前说过：我很喜欢吃披萨 那么当他之后说：我有点饿了 A
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摘要：长期记忆是需要长久保持的，长期记忆通常用于存储： 用户画像 偏好 历史习惯 长期事实（不会频繁变） 例如： 用户是前端工程师 用户更喜欢中文回答 用户不需要基础解释 用户常问某一类问题 凡是“不应该被时间旅行影响的事实”，就应该放进长期记忆，而非短期记忆。下面是短期记忆和长期记忆两者之间的对比： 维
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摘要：随着对话会随着轮数不断增长。 这时候，一个非常现实的问题就会出现：对话越聊越长，最终可能会超出大模型的上下文窗口限制。 这并不是 langgraph 独有的问题，而是所有基于大模型的长对话系统都会遇到的限制。 为了解决这个问题，通常有几种常见的处理思路。 裁剪消息 永久删除消息 总结消息 自定义策略
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摘要：在入门和演示阶段，我们使用的是： new MemorySaver() 它足够简单，也非常适合理解机制。但一旦进入真实工程环境，就会立刻遇到一个问题：内存是靠不住的。 服务重启，短期记忆就没了 多实例部署，内存无法共享 无法支持稳定的时间旅行和恢复 这也是为什么官方在生产环境示例中，直接给出了 Pos
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摘要：这节课我们来介绍一下记忆。在 langgraph 中，记忆分为两种： 短期记忆：Short-term Memory 长期记忆：Long-term Memory 基本概念 所谓短期记忆，指的就是在某一个 thread 内持续演化的 State。只要 State 在同一个 thread_id 下被反复传
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摘要：所谓时间旅行（时间回溯），指的就是可以从先前的检查点恢复执行。 这个特性核心就是利用 checkpoint 来实现的。 如下图所示： 假设我们执行一张图，要经历 A -> B -> C -> D -> E 在执行 C 节点的时候，状态还可以有 C' 的可能性，但是又不想从头开始执行整张图，因为 A
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摘要：getState：可以获取最后的检查点快照，如果传了checkpoint_id，那么就获取对应checkpoint_id的快照。 获取所有的检查点快照 list：不是graph上面的方法，而是checkpointer上面的方法 getStateHistory：是graph上面的方法 1. 获取最新状
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摘要：元数据标记，就是在创建模型时附加tag，这些tag会出现在流式输出或metadata中，从而用于标记、归类不同模型调用。 举个例子，假设一个节点里调用了两个模型： 一个模型负责写笑话 一个模型负责写诗 它们都是流式输出token。 这个时候就会遇到一个问题： 如果前端想“只显示笑话模型的 token
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摘要：LangGraph中将流式处理列为了核心功能之一，可以通过 stream() 方法来获取流式内容。 在获取流式内容的同时，还可以通过 streamMode 来指定不同的类型： 这节课我们先来看前面2种流类型： 值流 更新流 值流和更新流 值流 每次节点执行后，直接把整个 state（完整对象）流给你
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摘要：核心概念 子图直接“嵌入”到父图内，成为父图的一部分，与父图共享 state 的 key。 示意图： 父图节点 > { 子图内部的很多节点 } > 父图下一个节点 看起来像父图的一个 node，但内部却是一个完整的 graph。 也正因为如此： 子图与父图使用同一个 state（共享部分或全部 ke
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摘要：所谓子图，顾名思义，就是在一张图里面还嵌套了另外一张图。 子图常见的应用场景： 构建多智能体系统 在多个图中复用一组节点 分布式开发 当希望不同团队独立开发图的不同部分时，可以将每个部分定义为一个子图。 只要子图的接口（输入输出 schema）保持一致，父图就可以在无需了解子图内部细节的情况下进行构
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摘要：Overview A small demo, using LangGrpah to calling real tool to write an artical about the topic user defined. Project structure tool-calls ├── output
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