第三版：1、LangGraph之基本介绍+项目生成

LangGraph介绍

LangGraph 专为希望构建强大、适应性强的 AI 智能体的开发者而设计。开发者选择LangGraph 的原因是:

可靠性和可控性 ：通过 审核检查和人工干预审批来指导智能体行为 。LangGraph可为 长时间运行的工作流持久化上下文，使智能体保持正常运行。
低层级和可扩展性 ：使用完全描述性的低层级原语构建自定义智能体，不受限制自定义的僵化抽象约束。设计可扩展的多智能体系统，其中每个智能体都为您的用例量身定制特定角色。
一流的流式传输支持 ：通过逐令牌流式传输和中间步骤流式传输，LangGraph 让用户实时清晰地了解智能体的推理和行动过程。

LangGraph 支持两种对于构建对话代理至关重要的内存类型：

短期内存：通过在会话中维护消息历史来跟踪正在进行的对话
长期内存：在不同会话之间存储用户特定或应用程序级别的数据。

LangGraph环境配置

LangGraph CLl 是一个多平台命令行工具，用于在本地构建和运行 LangGraph API服务器 。生成的服务器包含您的图的所有运行、线程、助手等的 API端点，以及运行您的代理所需的其他服务，包括用于检查点和存储的托管数据库。

创建 Python 虚拟环境

Python版本： >= 3.11 is required.

virtualenv方式

使用虚拟环境所需依赖

shell 复制代码

pip install virtualenv

创建并激活环境

shell 复制代码

# 创建虚拟环境langgraph_env
cd D:\Environment\virtual_env
virtualenv langgraph_env
# 激活环境
cd langgraph_env\Scripts
activate

Conda方式

Conda安装参考配置Python环境之Conda

shell 复制代码

conda create -n langgraph_env python=3.13
conda activate langgraph_env

安装langgraph-cli

当前官网最新版本为 0.4.7，后续版本迭代可查看 langgraph-cli官网

shell 复制代码

# 激活环境
cd D:\Environment\virtual_env\langgraph_env\Scripts
activate
# 安装LangGraph CLI，可指定版本，"langgraph-cli[inmem]==0.4.7"
pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"

LangGraph项目生成

第一步：创建LangGraph项目

命令如下：

cmd 复制代码

# 激活环境
cd D:\Environment\virtual_env\langgraph_env\Scripts
activate
# 新建项目
langgraph new {project_name}

其中 {project_name} 代表 LangGraph项目名称

示例：

shell 复制代码

cd D:\python-project
langgraph new langgraph_demo
################### output Start #####################
🌟 Please select a template:
1. New LangGraph Project - A simple, minimal chatbot with memory.
2. ReAct Agent - A simple agent that can be flexibly extended to many tools.
3. Memory Agent - A ReAct-style agent with an additional tool to store memories for use across conversational threads.
4. Retrieval Agent - An agent that includes a retrieval-based question-answering system.
5. Data-enrichment Agent - An agent that performs web searches and organizes its findings into a structured format.
Enter the number of your template choice (default is 1): 1

You selected: New LangGraph Project - A simple, minimal chatbot with memory.
Choose language (1 for Python 🐍, 2 for JS/TS 🌐): 1
📥 Attempting to download repository as a ZIP archive...
URL: https://github.com/langchain-ai/new-langgraph-project/archive/refs/heads/main.zip
✅ Downloaded and extracted repository to D:\python-project\langgraph_demo
🎉 New project created at D:\python-project\langgraph_demo
################### output End #####################

第二步：指定虚拟环境

第三步：标记源代码根目录

需要将 src目录 标记为源代码根目录

第四步：安装项目依赖

在项目根目录下执行：

shell 复制代码

pip install -e .

在新 LangGraph 应用的根目录下，以编辑模式安装依赖项，以便服务器使用本地更改。

在 LangGraph 中，pyproject.toml 代传统的 setup.py 和 requirements.txt，可能包含以下扩展配置：

依赖分组 ：如 [project.optional-dependencies] 定义 dev(开发工具) 和 test(测试框架) 依赖。
动态版本控制 ：通过 requires-python=">=3.9" 指定 Python 版本兼容性
CI/CD 集成 ：通过 [too1.*] 配置与 GitHub Actions 或 GitLab Cl 的交互

自此，本文分享到此结束！！！