一: 持久化能力
LangGraph 支持图状态的持久化和重放。
利用检查点（checkpointing）来持久化图状态,以及利用检查点执行图得重放和状态更新
检查点是图状态的快照，在图的每个超级步骤（superstep）执行后保存。每个检查点都与一个**线程（thread）**相关联，线程是检查点的集合。
当您调用图时，可以指定 thread_id 作为图配置的一部分。如果您不提供 thread_id，LangGraph 会自动生成一个。
持久化能力的基础:
①: 检查点:
本质：图状态的快照，在每个执行步骤（超级步骤）后自动保存。
作用：支撑状态恢复、重放和调试。
检查点结构:
每个检查点都是一个 StateSnapshot 对象，其中包含：
values: 图状态的值
next: 下一个要执行的节点
config: 检查点配置，包括 thread_id 和 checkpoint_id
metadata: 关于检查点的元数据，如源节点和写入的内容
created_at: 创建时间
parent_config: 父检查点的配置
tasks: 与检查点相关的任务②线程（Thread）
定义：关联特定执行实例的检查点集合，通过 thread_id 标识（可自定义为会话 ID、用户 ID 等）。
特性：调用图时指定 thread_id 即可绑定线程，未指定则自动生成。
持久化能力核心功能：状态的管理与操作
① 状态保存与启用
启用方式：编译图时指定检查点保存器（如 InMemorySaver 内存保存、SqliteSaver 数据库保存）。
自动保存：图执行时，每个步骤后自动生成检查点，覆盖初始状态、各节点执行后状态。
②状态获取
获取最新状态：通过 graph.get_state(config)，传入 thread_id 即可。
获取历史状态：通过 graph.get_state_history(config)，按时间顺序返回线程的所有检查点（最新在前）。
③状态重放
逻辑：指定 thread_id 和 checkpoint_id，图会跳过该检查点之前的已执行步骤，仅执行后续步骤。
用途：调试、复现执行流程、分支探索。
④状态更新
方法：通过 graph.update_state(config, values) 编辑状态，支持分支现有检查点。
规则：无 reducer 的状态字段直接覆盖，有 reducer 的字段按规则合并（如列表拼接）。
可选参数 as_node：指定更新来源节点，影响后续执行路径。
扩展:
内置：InMemorySaver（适合实验）。
扩展：SqliteSaver（本地生产）、PostgresSaver（分布式生产），需单独安装。
持久化的核心价值
人机循环：支持流程暂停（如人工审核）后恢复，保留中间状态。
记忆保留：跨对话 / 线程共享用户信息，无需重复输入。
时间旅行：重放执行流程，快速调试问题。
容错恢复：节点故障后，从最后一个成功检查点重启，避免重复执行。
二. 持久执行
持久执行是一种技术，其中流程或工作流在关键点保存其进度，使其能够暂停并在稍后从停止的确切位置恢复。
通过保留已完成的工作，持久执行使流程能够恢复而无需重新处理之前的步骤------即使在显著延迟后（例如，一周后）。
核心定义与价值:
①持久执行：工作流在关键点保存进度，可暂停并从停止位置恢复，无需重跑已完成步骤。
②核心场景：人在循环交互（如人工审核）、长时间任务（如 LLM 超时）、系统故障恢复（中断后免重复处理）。
③启用前提：编译图时指定 checkpointer（检查点），即默认开启持久执行。
三种持久性模式:
调用方式：通过 durability 参数指定（如 graph.stream(input, durability="sync")）。
| 模式 | 核心逻辑 | 性能 | 一致性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| exit | 仅工作流完成（成功 / 失败）后持久化状态 | 最佳 | 最低 | 无需中途恢复的短任务 |
| async | 异步持久化（并行执行下一步与保存检查点） | 良好 | 中等 | 多数常规场景 |
| sync | 同步持久化（保存检查点后再执行下一步） | 较差 | 最高 | 数据不允许丢失的核心任务 |
三. 流式传输
LangGraph实现了一个流式传输系统,用于实时输出执行进度与数据。
支持的流式传输模式
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| values | 在图的每个步骤后流式传输状态的完整值 |
| updates | 在图的每个步骤后流式传输状态的更新。如果在同一步骤中进行了多次更新（例如，运行了多个节点），这些更新会分别流式传输。 |
| custom | 从图节点内部流式传输自定义数据。 |
| messages | 从调用LLM的任何图节点流式传输2元组（LLM令牌，元数据）。 |
| debug | 在图执行过程中流式传输尽可能多的信息。 |
四. 中断
LangGraph 的中断（Interrupt） 功能允许在图执行的任意点动态暂停流程，等待外部输入（如人工审批、内容编辑）后再恢复，核心依赖检查点（持久化状态） 和thread_id（定位待恢复状态）；
中断通过在图节点的任何点调用interrupt()函数来工作。该函数接受任何JSON可序列化的值，这些值会显示给调用者。当您准备好继续时，您通过使用Command重新调用图来恢复执行，然后它成为节点内部interrupt()调用的返回值。
中断定义：LangGraph 中用于动态暂停图执行、等待外部输入的功能，区别于静态断点（固定节点前后暂停），可在节点代码任意位置触发，适配人在循环场景。
价值： 解决 "流程需外部干预" 的需求，如关键操作审批、LLM 输出纠错、工具调用确认等，确保流程安全性和灵活性。
依赖基础:
① 检查点（Checkpointer）：必须启用（如InMemorySaver、SqliteSaver），用于持久化暂停时的图状态，确保恢复时不丢失进度。
② thread_id：作为 "持久游标"，通过config={"configurable": {"thread_id": ...}}配置，复用该 ID 可恢复对应状态，新 ID 则启动全新流程。
核心要求：必须使用与暂停时相同的 thread_id