Skip to content

模板应用

模板是开源的参考应用，旨在帮助您快速开始使用 LangGraph 进行开发。它们提供了常见代理工作流的可运行示例，并可以根据您的需求进行自定义。

您可以使用 LangGraph CLI 从模板创建一个应用。

要求

  • Python >= 3.11
  • LangGraph CLI：需要 langchain-cli[inmem] >= 0.1.58

安装 LangGraph CLI

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

或通过 uv（推荐）:

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" langgraph dev --help

npx @langchain/langgraph-cli --help

可用模板

模板 描述 Python JS/TS
新 LangGraph 项目 一个简单、最小化的带记忆功能的聊天机器人。 Repo Repo
ReAct 代理 一个可以灵活扩展到许多工具的简单代理。 Repo Repo
记忆代理 一种 ReAct 风格的代理，具有额外的工具用于存储记忆，以便在不同线程中使用。 Repo Repo
检索代理 一个包含基于检索的问题回答系统的代理。 Repo Repo
数据增强代理 一个执行网络搜索并将结果整理成结构化格式的代理。 Repo Repo

🌱 创建一个 LangGraph 应用

要从模板创建一个新应用，请使用 langgraph new 命令。

langgraph new

或者通过 uv（推荐）:

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" langgraph new

npx @langchain/langgraph-cli new

下一步

在你新建的 LangGraph 应用的根目录中查看 README.md 文件，以获取有关模板和如何自定义它的更多信息。

在正确配置应用并添加你的 API 密钥后，你可以使用 LangGraph CLI 启动应用：

langgraph dev

或者通过 uv（推荐）:

uvx --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . langgraph dev
缺少本地包？

如果你没有使用 uv 并遇到 "ModuleNotFoundError" 或 "ImportError" 错误，即使已经安装了本地包 (pip install -e .)，很可能你需要将 CLI 安装到你的本地虚拟环境中，以便让 CLI 识别本地包。你可以通过运行 python -m pip install "langgraph-cli[inmem]" 来完成此操作，并在运行 langgraph dev 之前重新激活你的虚拟环境。

npx @langchain/langgraph-cli dev

有关如何部署应用的更多信息，请参阅以下指南：