认证与访问控制¶
LangGraph 平台提供了一个灵活的认证和授权系统,可以与大多数认证方案集成。
核心概念¶
认证与授权¶
尽管这两个术语经常被互换使用,但它们代表了不同的安全概念:
在 LangGraph 平台上,认证由您的 @auth.authenticate
处理程序处理,而授权由您的 @auth.on
处理程序处理。
默认安全模型¶
LangGraph 平台提供了不同的安全默认设置:
LangGraph 平台¶
- 默认使用 LangSmith API 密钥
- 需要在
x-api-key
请求头中提供有效的 API 密钥 - 可以通过你的认证处理程序进行自定义
自定义认证
LangGraph 平台的所有计划都 支持 自定义认证。
自托管¶
- 没有默认的认证机制
- 完全可以自由实现自己的安全模型
- 你可以控制认证和授权的所有方面
自定义认证
自定义认证仅对 企业版 的自托管部署 支持。 独立容器(Lite)部署不原生支持自定义认证。
系统架构¶
一个典型的认证设置包括三个主要组件:
-
认证提供者 (Identity Provider/IdP)
- 一个专门管理用户身份和凭证的服务
- 处理用户注册、登录、密码重置等
- 认证成功后发放令牌(如 JWT、会话令牌等)
- 示例:Auth0、Supabase Auth、Okta 或您自己的认证服务器
-
LangGraph 后端 (资源服务器)
- 包含业务逻辑和受保护资源的 LangGraph 应用程序
- 使用认证提供者验证令牌
- 根据用户身份和权限执行访问控制
- 不直接存储用户凭证
-
客户端应用 (前端)
- Web 应用、移动应用或 API 客户端
- 收集临时用户凭证并发送到认证提供者
- 从认证提供者接收令牌
- 在请求 LangGraph 后端时包含这些令牌
这些组件通常以以下方式交互:
sequenceDiagram
participant Client as Client App
participant Auth as Auth Provider
participant LG as LangGraph Backend
Client->>Auth: 1. 登录(用户名/密码)
Auth-->>Client: 2. 返回令牌
Client->>LG: 3. 带令牌的请求
Note over LG: 4. 验证令牌 (@auth.authenticate)
LG-->>Auth: 5. 获取用户信息
Auth-->>LG: 6. 确认有效性
Note over LG: 7. 应用访问控制 (@auth.on.*)
LG-->>Client: 8. 返回资源
LangGraph 中的 @auth.authenticate
处理器负责处理步骤 4-6,而您的 @auth.on
处理器实现步骤 7。
认证¶
LangGraph 的认证机制作为中间件在每个请求上运行。你的 @auth.authenticate
处理器接收请求信息,并应执行以下操作:
from langgraph_sdk import Auth
auth = Auth()
@auth.authenticate
async def authenticate(headers: dict) -> Auth.types.MinimalUserDict:
# 验证凭证(例如 API 密钥、JWT 令牌)
api_key = headers.get("x-api-key")
if not api_key or not is_valid_key(api_key):
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=401,
detail="Invalid API key"
)
# 返回用户信息 - 仅 identity 和 is_authenticated 是必需的
# 添加任何你用于授权的额外字段
return {
"identity": "user-123", # 必需:唯一的用户标识符
"is_authenticated": True, # 可选:默认为 True
"permissions": ["read", "write"] # 可选:基于权限的认证
# 你可以添加更多自定义字段以实现其他认证模式
"role": "admin",
"org_id": "org-456"
}
返回的用户信息可用于以下位置:
- 通过
ctx.user
提供给你的授权处理器 - 在你的应用中通过
config["configuration"]["langgraph_auth_user"]
使用
支持的参数
@auth.authenticate
处理器可以按名称接受以下任意参数:
- request (Request): 原始 ASGI 请求对象
- body (dict): 解析后的请求体
- path (str): 请求路径,例如 "/threads/abcd-1234-abcd-1234/runs/abcd-1234-abcd-1234/stream"
- method (str): HTTP 方法,例如 "GET"
- path_params (dict[str, str]): URL 路径参数,例如 {"thread_id": "abcd-1234-abcd-1234", "run_id": "abcd-1234-abcd-1234"}
- query_params (dict[str, str]): URL 查询参数,例如 {"stream": "true"}
- headers (dict[bytes, bytes]): 请求头
- authorization (str | None): Authorization 请求头的值(例如 "Bearer
")
在我们很多教程中,为了简洁起见,我们将只展示 "authorization" 参数,但你可以根据需要选择接受更多信息以实现自定义的认证方案。
授权¶
认证后,LangGraph会调用你的 @auth.on
处理程序,以控制对特定资源(例如线程、助手、定时任务)的访问。这些处理程序可以:
- 通过直接修改
value["metadata"]
字典,在资源创建时添加元数据。请参阅 支持的操作表 以了解每种操作中 value 可能采用的类型列表。 - 在搜索/列表或读取操作期间,通过返回一个 过滤字典 来根据元数据筛选资源。
- 如果访问被拒绝,则抛出 HTTP 异常。
如果你想实现简单的用户作用域访问控制,可以使用一个 @auth.on
处理程序来处理所有资源和操作。如果你希望根据资源和操作的不同进行不同的控制,可以使用 特定资源的处理程序。请参阅 支持的资源 部分,以获取支持访问控制的完整资源列表。
@auth.on
async def add_owner(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: dict # 发送到此访问方法的负载
) -> dict: # 返回一个限制资源访问的过滤字典
"""授权对线程、运行、定时任务和助手的所有访问。
此处理程序执行以下两项操作:
- 向资源元数据中添加值(以便与资源一起保存,以便以后进行过滤)
- 返回一个过滤器(以限制对现有资源的访问)
参数:
ctx: 包含用户信息、权限、路径的认证上下文
value: 发送到端点的请求负载。对于创建操作,这包含资源参数。对于读取操作,这包含正在访问的资源。
返回:
LangGraph 使用的过滤字典,用于限制对资源的访问。
有关支持的操作符,请参见 [过滤操作](#filter-operations)。
"""
# 创建过滤器,仅限制访问该用户的资源
filters = {"owner": ctx.user.identity}
# 获取或在负载中创建元数据字典
# 这里我们存储关于资源的持久信息
metadata = value.setdefault("metadata", {})
# 向元数据中添加所有者 - 如果这是创建或更新操作,
# 这些信息将与资源一起保存
# 因此,我们可以在读取操作中通过它进行过滤
metadata.update(filters)
# 返回过滤器以限制访问
# 这些过滤器应用于所有操作(创建、读取、更新、搜索等)
# 以确保用户只能访问自己的资源
return filters
特定资源的处理程序¶
你可以通过使用 @auth.on
装饰器,将资源和操作名称连接起来,为特定资源和操作注册处理程序。当请求发生时,将调用最符合该资源和操作的处理程序。下面是如何为特定资源和操作注册处理程序的示例。对于以下设置:
- 认证用户可以创建线程、读取线程,并在线程上创建运行
- 仅具有 "assistants:create" 权限的用户才允许创建新助手
- 所有其他端点(例如,删除助手、定时任务、存储)对所有用户都是禁用的。
支持的处理程序
有关支持资源和操作的完整列表,请参见下方的 支持的资源 部分。
# 通用 / 全局处理程序捕获未被更具体处理程序处理的请求
@auth.on
async def reject_unhandled_requests(ctx: Auth.types.AuthContext, value: Any) -> False:
print(f"请求 {ctx.path} 由 {ctx.user.identity}")
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=403,
detail="Forbidden"
)
# 匹配 "thread" 资源和所有操作 - 创建、读取、更新、删除、搜索
# 由于这个处理程序比通用的 @auth.on 处理程序更具体,
# 它将在所有 "threads" 资源的操作中优先于通用处理程序
@auth.on.threads
async def on_thread_create(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.threads.create.value
):
if "write" not in ctx.permissions:
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=403,
detail="User lacks the required permissions."
)
# 在创建的线程上设置元数据
# 将确保资源包含一个 "owner" 字段
# 然后每次用户尝试访问此线程或线程内的运行时,
# 我们都可以按所有者进行过滤
metadata = value.setdefault("metadata", {})
metadata["owner"] = ctx.user.identity
return {"owner": ctx.user.identity}
# 线程创建。这将只匹配线程创建操作
# 由于这个处理程序比通用的 @auth.on 处理程序和 @auth.on.threads 处理程序都更具体,
# 它将在所有 "threads" 资源的 "create" 操作中优先于这两个处理程序
@auth.on.threads.create
async def on_thread_create(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.threads.create.value
):
# 在创建的线程上设置元数据
# 将确保资源包含一个 "owner" 字段
# 然后每次用户尝试访问此线程或线程内的运行时,
# 我们都可以按所有者进行过滤
metadata = value.setdefault("metadata", {})
metadata["owner"] = ctx.user.identity
return {"owner": ctx.user.identity}
# 读取线程。由于这也比通用的 @auth.on 处理程序和 @auth.on.threads 处理程序更具体,
# 它将在所有 "threads" 资源的 "read" 操作中优先于这两个处理程序
@auth.on.threads.read
async def on_thread_read(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.threads.read.value
):
# 由于我们正在读取(而不是创建)线程,
# 我们不需要设置元数据。我们只需要
# 返回一个过滤器,以确保用户只能看到他们自己的线程
return {"owner": ctx.user.identity}
# 运行创建、流式传输、更新等
# 这个处理程序将优先于通用的 @auth.on 处理程序和 @auth.on.threads 处理程序
@auth.on.threads.create_run
async def on_run_create(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.threads.create_run.value
):
metadata = value.setdefault("metadata", {})
metadata["owner"] = ctx.user.identity
# 继承线程的访问控制
return {"owner": ctx.user.identity}
# 助手创建
@auth.on.assistants.create
async def on_assistant_create(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.assistants.create.value
):
if "assistants:create" not in ctx.permissions:
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=403,
detail="User lacks the required permissions."
)
请注意,我们在上面的示例中混合了全局和特定资源的处理程序。由于每个请求都由最具体的处理程序处理,因此创建 thread
的请求将匹配 on_thread_create
处理程序,但不会匹配 reject_unhandled_requests
处理程序。然而,对 thread
进行更新的请求将由全局处理程序处理,因为我们没有为该资源和操作设置更具体的处理程序。
过滤操作¶
授权处理程序可以返回 None
、布尔值或一个过滤字典。
- None
和 True
表示“授权访问所有底层资源”
- False
表示“拒绝访问所有底层资源(引发 403 异常)”
- 一个元数据过滤字典将限制对资源的访问
一个过滤字典是一个键与资源元数据相匹配的字典。它支持三种操作符:
- 默认值是精确匹配的简写形式,即 "$eq"。例如,
{"owner": user_id}
将只包括元数据中包含{"owner": user_id}
的资源。 $eq
: 精确匹配(例如,{"owner": {"$eq": user_id}}
)- 这等同于上面的简写形式,{"owner": user_id}
$contains
: 列表成员(例如,{"allowed_users": {"$contains": user_id}}
)这里的值必须是列表中的一个元素。存储在资源中的元数据必须是列表/容器类型。
具有多个键的字典使用逻辑 AND
过滤器进行处理。例如,{"owner": org_id, "allowed_users": {"$contains": user_id}}
将只匹配元数据中 "owner" 为 org_id
并且 "allowed_users" 列表包含 user_id
的资源。
有关更多信息,请参阅此处的参考 here。
常见访问模式¶
以下是一些典型的授权模式:
单所有者资源¶
这种常见模式允许你将所有线程、助手、定时任务和运行限定到单个用户。它适用于常见的单用户用例,例如常规的聊天机器人风格应用。
@auth.on
async def owner_only(ctx: Auth.types.AuthContext, value: dict):
metadata = value.setdefault("metadata", {})
metadata["owner"] = ctx.user.identity
return {"owner": ctx.user.identity}
基于权限的访问¶
此模式允许你根据**权限**控制访问。如果你希望某些角色对资源拥有更广泛的或更受限的访问权限时,这非常有用。
# 在你的认证处理程序中:
@auth.authenticate
async def authenticate(headers: dict) -> Auth.types.MinimalUserDict:
...
return {
"identity": "user-123",
"is_authenticated": True,
"permissions": ["threads:write", "threads:read"] # 在认证中定义权限
}
def _default(ctx: Auth.types.AuthContext, value: dict):
metadata = value.setdefault("metadata", {})
metadata["owner"] = ctx.user.identity
return {"owner": ctx.user.identity}
@auth.on.threads.create
async def create_thread(ctx: Auth.types.AuthContext, value: dict):
if "threads:write" not in ctx.permissions:
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=403,
detail="Unauthorized"
)
return _default(ctx, value)
@auth.on.threads.read
async def rbac_create(ctx: Auth.types.AuthContext, value: dict):
if "threads:read" not in ctx.permissions and "threads:write" not in ctx.permissions:
raise Auth.exceptions.HTTPException(
status_code=403,
detail="Unauthorized"
)
return _default(ctx, value)
受支持的资源¶
LangGraph 提供了三个级别的授权处理程序,从最通用到最具体:
- 全局处理程序 (
@auth.on
):匹配所有资源和操作 - 资源处理程序(例如
@auth.on.threads
、@auth.on.assistants
、@auth.on.crons
):匹配特定资源的所有操作 - 操作处理程序(例如
@auth.on.threads.create
、@auth.on.threads.read
):匹配特定资源上的特定操作
最具体的匹配处理程序将被使用。例如,@auth.on.threads.create
会优先于 @auth.on.threads
来处理线程创建。
如果注册了一个更具体的处理程序,则对于该资源和操作,更通用的处理程序将不会被调用。
类型安全
每个处理程序在 Auth.types.on.<resource>.<action>.value
中都提供了其 value
参数的类型提示。例如:
@auth.on.threads.create
async def on_thread_create(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.on.threads.create.value # 线程创建的特定类型
):
...
@auth.on.threads
async def on_threads(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: Auth.types.on.threads.value # 所有线程操作的联合类型
):
...
@auth.on
async def on_all(
ctx: Auth.types.AuthContext,
value: dict # 所有可能操作的联合类型
):
...
支持的操作和类型¶
以下是所有支持的操作处理程序:
资源 | 处理程序 | 描述 | 值类型 |
---|---|---|---|
Threads | @auth.on.threads.create |
创建线程 | ThreadsCreate |
@auth.on.threads.read |
获取线程 | ThreadsRead |
|
@auth.on.threads.update |
更新线程 | ThreadsUpdate |
|
@auth.on.threads.delete |
删除线程 | ThreadsDelete |
|
@auth.on.threads.search |
列出线程 | ThreadsSearch |
|
@auth.on.threads.create_run |
创建或更新运行 | RunsCreate |
|
Assistants | @auth.on.assistants.create |
创建助手 | AssistantsCreate |
@auth.on.assistants.read |
获取助手 | AssistantsRead |
|
@auth.on.assistants.update |
更新助手 | AssistantsUpdate |
|
@auth.on.assistants.delete |
删除助手 | AssistantsDelete |
|
@auth.on.assistants.search |
列出助手 | AssistantsSearch |
|
Crons | @auth.on.crons.create |
创建定时任务 | CronsCreate |
@auth.on.crons.read |
获取定时任务 | CronsRead |
|
@auth.on.crons.update |
更新定时任务 | CronsUpdate |
|
@auth.on.crons.delete |
删除定时任务 | CronsDelete |
|
@auth.on.crons.search |
列出定时任务 | CronsSearch |
关于 Runs
Runs 是根据其父线程进行访问控制的。这意味着权限通常是从线程继承而来的,反映了数据模型的对话性质。除了创建之外,所有 Run 操作(读取、列出)都由线程的处理程序控制。
有一个特定的 create_run
处理程序用于创建新的 Runs,因为它具有更多参数,您可以在处理程序中查看这些参数。
下一步¶
关于实现细节: