时光回溯 ⏱️

前提条件

本指南假设你熟悉 LangGraph 的检查点和状态。如果不熟悉，请先回顾 持久化 概念。

在处理基于模型进行决策的非确定性系统（例如由大语言模型驱动的智能体）时，详细检查其决策过程会很有帮助：

1. 🤔 理解推理过程：分析促成成功结果的步骤。
2. 🐞 调试错误：确定错误发生的位置和原因。
3. 🔍 探索替代方案：测试不同路径以发现更好的解决方案。

我们将这些调试技术称为**时光回溯**，它由两个关键操作组成：重放 🔁 和 分叉 🔀 。

重放

重放功能使我们能够回顾并重现智能体过去的操作，直至特定步骤（检查点），包括该步骤。

若要重放特定检查点之前的操作，首先需检索该线程的所有检查点：

all_checkpoints = []
for state in graph.get_state_history(thread):
    all_checkpoints.append(state)

每个检查点都有一个唯一的 ID。确定所需的检查点（例如 xyz）后，将其 ID 包含在配置中：

config = {'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_id': 'xyz'}}
for event in graph.stream(None, config, stream_mode="values"):
    print(event)

图会重放所提供的 checkpoint_id 之前已执行的步骤，并执行 checkpoint_id 之后的步骤（即一个新分支），即使这些步骤之前已经执行过。

分支操作

分支操作允许你回顾代理的过往操作，并在图中探索其他路径。

要编辑特定的检查点，例如 xyz，在更新图的状态时提供其 checkpoint_id：

config = {"configurable": {"thread_id": "1", "checkpoint_id": "xyz"}}
graph.update_state(config, {"state": "updated state"})

这将创建一个新的分支检查点 xyz-fork，你可以从该检查点继续运行图：

config = {'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_id': 'xyz-fork'}}
for event in graph.stream(None, config, stream_mode="values"):
    print(event)

额外资源 📚

• 概念指南：持久化：阅读持久化指南，了解更多关于重放的背景信息。
• 如何查看和更新过往图状态：有关处理图状态的分步说明，展示了**重放**和**分叉**操作。

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