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如何在本地测试 LangGraph 应用程序

本指南假设你已正确设置了一个 LangGraph 应用程序，拥有一个合适的配置文件和对应的已编译图，并且你有一个有效的 LangChain API 密钥。

在本地进行测试可确保 Python 依赖项没有错误或冲突，并确认配置文件已正确指定。

安装设置

安装 LangGraph CLI 包：

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

确保你有一个 API 密钥，你可以从 LangSmith 用户界面（设置 > API 密钥）创建该密钥。这是验证你是否有权访问 LangGraph 云所必需的。将密钥保存到安全的位置后，将以下行添加到你的 .env 文件中：

LANGSMITH_API_KEY = *********

启动 API 服务器

安装 CLI 后，你可以运行以下命令启动 API 服务器以进行本地测试：

langgraph dev

这将在本地启动 LangGraph API 服务器。如果运行成功，你应该会看到类似如下的内容：

就绪！

内存模式

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。对于生产环境，你应该部署可访问持久存储后端的 LangGraph 服务器。

如果你想使用持久存储后端测试你的应用程序，可以使用 langgraph up 命令代替 langgraph dev。使用此命令需要在你的机器上安装 docker。

与服务器交互

现在我们可以使用 LangGraph SDK 与 API 服务器进行交互。首先，我们需要启动客户端，选择我们的助手（在本例中是一个名为 “agent” 的图，确保选择你想要测试的正确助手）。

你可以通过传递认证信息或设置环境变量来进行初始化。

使用认证信息初始化

from langgraph_sdk import get_client

# 仅当你在调用 langgraph dev 时更改了默认端口时，才需要将 url 参数传递给 get_client()
client = get_client(url=<DEPLOYMENT_URL>,api_key=<LANGSMITH_API_KEY>)
# 使用以 "agent" 名称部署的图
assistant_id = "agent"
thread = await client.threads.create()

import { Client } from "@langchain/langgraph-sdk";

// 仅当你在调用 langgraph dev 时更改了默认端口时，才需要设置 apiUrl
const client = new Client({ apiUrl: <DEPLOYMENT_URL>, apiKey: <LANGSMITH_API_KEY> });
// 使用以 "agent" 名称部署的图
const assistantId = "agent";
const thread = await client.threads.create();

curl --request POST \
  --url <DEPLOYMENT_URL>/threads \
  --header 'Content-Type: application/json'
  --header 'x-api-key: <LANGSMITH_API_KEY>'

使用环境变量初始化

如果你在环境中设置了 LANGSMITH_API_KEY，则无需显式地将认证信息传递给客户端

from langgraph_sdk import get_client

# 仅当你在调用 langgraph dev 时更改了默认端口时，才需要将 url 参数传递给 get_client()
client = get_client()
# 使用以 "agent" 名称部署的图
assistant_id = "agent"
thread = await client.threads.create()

import { Client } from "@langchain/langgraph-sdk";

// 仅当你在调用 langgraph dev 时更改了默认端口时，才需要设置 apiUrl
const client = new Client();
// 使用以 "agent" 名称部署的图
const assistantId = "agent";
const thread = await client.threads.create();

curl --request POST \
  --url <DEPLOYMENT_URL>/threads \
  --header 'Content-Type: application/json'

现在我们可以调用我们的图以确保它能正常工作。请确保更改输入以匹配你的图的正确架构。 

input = {"messages": [{"role": "user", "content": "what's the weather in sf"}]}
async for chunk in client.runs.stream(
    thread["thread_id"],
    assistant_id,
    input=input,
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

const input = { "messages": [{ "role": "user", "content": "what's the weather in sf"}] }

const streamResponse = client.runs.stream(
  thread["thread_id"],
  assistantId,
  {
    input: input,
    streamMode: "updates",
  }
);
for await (const chunk of streamResponse) {
  console.log(`Receiving new event of type: ${chunk.event}...`);
  console.log(chunk.data);
  console.log("\n\n");
}

curl --request POST \
 --url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/runs/stream \
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --data "{
   \"assistant_id\": \"agent\",
   \"input\": {\"messages\": [{\"role\": \"human\", \"content\": \"what's the weather in sf\"}]},
   \"stream_mode\": [
     \"events\"
   ]
 }" | \
 sed 's/\r$//' | \
 awk '
 /^event:/ {
     if (data_content != "") {
         print data_content "\n"
     }
     sub(/^event: /, "Receiving event of type: ", $0)
     printf "%s...\n", $0
     data_content = ""
 }
 /^data:/ {
     sub(/^data: /, "", $0)
     data_content = $0
 }
 END {
     if (data_content != "") {
         print data_content "\n"
     }
 }
 '

如果你的图正常工作，你应该会在控制台中看到图的输出。当然，你可能需要更多的方法来测试你的图，有关可以使用 SDK 发送的完整命令列表，请参阅 Python 和 JS/TS 参考文档。

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