【LangGraph】持久化（Persistence）

🌈 个人主页：Zfox_

🔥 系列专栏：LangChain-AI 应用开发框架

[一：🔥 什么是持久化能⼒？](#一：🔥 什么是持久化能⼒？)
[二：🔥 线程级持久化](#二：🔥 线程级持久化)
- [🦋 线程级持久化是怎么⼯作的？](#🦋 线程级持久化是怎么⼯作的？)
- [🦋 核⼼概念](#🦋 核⼼概念)
- - [🎀 Threads（线程）](#🎀 Threads（线程）)
  - [🎀 Checkpoints（检查点）](#🎀 Checkpoints（检查点）)
- [🦋 线程级持久化使⽤姿势](#🦋 线程级持久化使⽤姿势)
- - [🎀 步骤⼀：配置 checkpointer 持久化存储](#🎀 步骤⼀：配置 checkpointer 持久化存储)
  - - ⽅式1：内存存储
    - ⽅式2：使⽤Postgres存储库
  - [🎀 步骤⼆：使⽤Thread进⾏执⾏](#🎀 步骤⼆：使⽤Thread进⾏执⾏)
  - [🎀 其他基本⽤法](#🎀 其他基本⽤法)
[三：🔥 跨会话持久化](#三：🔥 跨会话持久化)
- [🦋 Checkpoint 的局限性](#🦋 Checkpoint 的局限性)
- - [🎀 问题场景：跨会话信息丢失](#🎀 问题场景：跨会话信息丢失)
  - [🎀 现实世界的需求：从"单次对话"到"终⾝服务"](#🎀 现实世界的需求：从"单次对话"到"终⾝服务")
- [🦋 解决⽅案：引⼊Store](#🦋 解决⽅案：引⼊Store)
- - [🎀 存储vs检查点](#🎀 存储vs检查点)
  - [🎀 引⼊Store后，AI应⽤架构的范式转变](#🎀 引⼊Store后，AI应⽤架构的范式转变)
- [🦋 跨会话持久化使⽤姿势](#🦋 跨会话持久化使⽤姿势)
- - [🎀 ⽅式1：内存存储](#🎀 ⽅式1：内存存储)
  - [🎀 ⽅式2：Postgres存储库](#🎀 ⽅式2：Postgres存储库)
[四：🔥 持久化实现的三⼤应⽤能⼒](#四：🔥 持久化实现的三⼤应⽤能⼒)
- [🦋 记忆（Memory）](#🦋 记忆（Memory）)
- - [🎀 记忆概念](#🎀 记忆概念)
  - [🎀 管理短期记忆](#🎀 管理短期记忆)
- [🦋 ⼈机交互（Human-in-the-loop）](#🦋 ⼈机交互（Human-in-the-loop）)
- - [🎀 核⼼概念：中断（Interrupts）](#🎀 核⼼概念：中断（Interrupts）)
  - [🎀 中断如何实现？](#🎀 中断如何实现？)
  - [🎀 中断的⻩⾦法则（规则和限制）](#🎀 中断的⻩⾦法则（规则和限制）)
  - - 只传能序列化的简单数据
    - [不应该将 interrupt() 调⽤包裹在 try/except 代码块中](#不应该将 interrupt() 调⽤包裹在 try/except 代码块中)
    - 中断前的动作要"幂等"
    - 中断顺序固定
  - [🎀 ⼈机交互的应⽤场景](#🎀 ⼈机交互的应⽤场景)
- [🦋 时间旅⾏（TimeTravel）](#🦋 时间旅⾏（TimeTravel）)
- - [🎀 时间旅⾏是什么？](#🎀 时间旅⾏是什么？)
  - [🎀 时间旅⾏四步法](#🎀 时间旅⾏四步法)
  - [🎀 【完整示例】AI笑话⽣成器](#🎀 【完整示例】AI笑话⽣成器)
[五：🔥 持久化⼩结](#五：🔥 持久化⼩结)
[六：🔥 共勉](#六：🔥 共勉)

一：🔥 什么是持久化能⼒？

简单来说，在LangGraph中持久化能⼒指的是将AI应⽤的状态（如对话历史、中间结果、⽤户信息等）保存下来，即使程序重启或系统宕机，也能恢复之前的状态，让AI"记住"之前发⽣的⼀切。

想象⼀下这个场景：你今天在和智能助⼿聊天，说了很多重要信息。然后你关闭了应⽤，明天重新打开并重新与它对话时，希望它还记得你说过的话吗？当然希望！这就是AI应⽤需要持久化的第⼀个原因。

再看第⼆个场景：假设有⼀个助⼿，它可以搜索⽹络。流程如下所示【快速上⼿-案例⼆】。

没有持久化：

⽤户问："今天的天⽓怎么样？"
助⼿调⽤搜索⼯具，得到答案："今天晴天，25度。"
程序崩溃重启。
⽤户再问："那我需要带伞吗？"
助⼿没有之前的上下⽂，它可能⼜会去调⽤搜索⼯具，⽽不是基于"今天晴天"这个上下⽂来回答"不需要"。

有持久化：

⽤户问："今天的天⽓怎么样？"
助⼿调⽤搜索⼯具，得到答案："今天晴天，25度。"（这个状态，包括对话历史和⼯具调⽤结果，被⾃动保存）
程序崩溃重启。
⽤户再问："那我需要带伞吗？"（与之前在同⼀会话下）
LangGraph加载之前保存的状态，状态⾥记录了"今天晴天"。
助⼿看到上下⽂是晴天，于是直接回答："今天是晴天，您不需要带伞。"（⽆需再次调⽤搜索⼯具）

实际上在LangGraph中，持久化能⼒具体包含两部分能⼒：

【线程级】持久化：能够【⾃动保存】⼯作流执⾏过程中的【状态快照】，维持单次会话的完整上下⽂。

对应上述场景⼆；

解释1：这⾥的【线程持久化】和【操作系统线程】概念完全独⽴区分。操作系统线程是进程内的执⾏单元，是操作系统能够进⾏调度的最⼩单位。⽽线程级持久化表示聊天过程中的单次会话的持久化信息，⽤来隔离不同的聊天会话。

解释2：这⾥的【状态快照】并⾮是之前学习过的State的快照。这个状态包含了所有必要的上下⽂信息，⽐如：已经调⽤过哪些⼯具、⽤户的输⼊、聊天历史、下⼀步要执⾏的节点等等。

【跨会话】持久化：通过存储（Store）保存⽤户信息、偏好设置等⻓期数据，实现不同对话间信息的持久化共享。

对应上述场景⼀；

例如，可以将⽤户基本情况（有⾼⾎压病史）存储，后续⽆论在何时何地，或⽆论新开⼏个会话窗⼝，都可以基于⽤户基本信息（有⾼⾎压病史）⽣成结果。

二：🔥 线程级持久化

🦋 线程级持久化是怎么⼯作的？

当我们开始执⾏⼯作流，过程中可能会发⽣崩溃或重启导致的中断等异常情况。

根据LangGraph的持久化机制，线程级持久化表示能够【⾃动保存】⼯作流执⾏过程中的【状态快照】，维持单次会话的完整上下⽂。当⼯作流执⾏到某⼀步时，它会⾃动保存当前步骤的状态快照。这个状态包含了所有必要的上下⽂信息，⽐如：已经调⽤过哪些⼯具、⽤户的输⼊、聊天历史、下⼀步要执⾏的节点等等。

因此，⼯作流在执⾏过程中会发⽣如下图所示的流程：

正常执⾏：紫⾊/蓝⾊节点和实线箭头
异常恢复：红⾊/绿⾊节点和虚线箭头
检查点回滚：橙⾊节点和虚线箭头

线程级持久化机制确保了：

状态不丢失：即使应⽤程序崩溃、重启，或者⼀个⻓时间的流程被中断，当它恢复时，可以从上次停⽌的地⽅继续执⾏，⽽不是从头开始。
⽀持⻓时间运⾏的任务：对于需要与⽤户进⾏多轮交互（如多步对话助⼿）或处理耗时极⻓的流程（如等待外部API回调），持久化是必不可少的。
检查点和回滚：我们可以将状态保存到某个时间点（检查点），并在需要时回滚到该状态。

🦋 核⼼概念

LangGraph的持久化机制⸺ 线程级持久化是其核⼼功能，它通过**【线程】和【检查点】**这两个核⼼部分来实现。具体如下：

🎀 Threads（线程）

在LangGraph中，Thread代表⼀个独⽴的⼯作流执⾏会话。可以把它想象成【与某个⽤户的⼀次完整对话历史】或【处理某个特定任务的⼀次完整执⾏过程】。例如在DS中的⼀次完整对话

Thread的关键特性如下：

隔离性：每个Thread都是完全独⽴的，它们的状态互不⼲扰
持久化单元：Thread是状态持久化的基本单位
标识符：通过唯⼀的 thread_id 来识别

🎀 Checkpoints（检查点）

Checkpoint是Thread在特定时刻的【状态快照】。它记录了⼯作流执⾏到某个节点时的完整状态。例如在刚才的会话中，每⼀次⽤户输⼊和对话结束后，都可以保存⼀个最新的【状态快照】：

Checkpoint的关键特性：

状态快照（StateSnapshot）：保存了⼯作流在某个时间点的完整状态。包含【状态值】、【下⼀步要执⾏的节点】、【与此检查点关联的配置】和【与此检查点关联的元数据】等信息。

StateSnapshot结构如下：

python 复制代码

StateSnapshot(
	# 当前状态值（如：对话消息列表）
	values={'messages': [⽤⼾消息, AI回复, ⽤⼾消息...]},
	
	# 接下来要执⾏的节点
	next=('generate_response',),
	
	# 配置信息
	config={'configurable': {'thread_id': '123', 'checkpoint_id': 'abc'}},
	
	# 元数据（步骤号、来源、写⼊信息等）
	metadata={'step': 2, 'source': 'loop', 'writes': {...}},
	
	# ⽗检查点（形成链表）
	parent_config={'configurable': {'thread_id': '123', 'checkpoint_id': 'def...'}},
	
	# 创建时间
	created_at=''
)

具体示例：

python 复制代码

[
StateSnapshot(values={'messages': [HumanMessage(content='你好',
additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='你好！有什么我
可以帮助你的吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata=
{'token_usage': {'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 130,
'total_tokens': 141, 'completion_tokens_details':
{'accepted_prediction_tokens': None, 'audio_tokens': None,
'reasoning_tokens': None, 'rejected_prediction_tokens': None},
'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}},
'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18',
'system_fingerprint': 'fp_efad92c60b', 'id': 'chatcmplCiGUUZCWPLKOuRv6sdzolSVAzwtMW', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None},
id='lc_run--7d1e5db6-e8b2-42c1-9fd8-ba21c42705ac-0', usage_metadata=
{'input_tokens': 130, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 141,
'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})],
'llm_calls': 1}, next=(), config={'configurable': {'thread_id': '1',
'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f0cf5cf-48e3-6bbb-8001-
c351576393a6'}}, metadata={'source': 'loop', 'step': 1, 'parents': {}},
created_at='2025-12-02T08:57:39.538826+00:00', parent_config=
{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id':
'1f0cf5cf-38d7-61a8-8000-2dacafb54f11'}}, tasks=(), interrupts=()),
StateSnapshot(values={'messages': [HumanMessage(content='你好',
additional_kwargs={}, response_metadata={})]}, next=('llm_call',), config=
{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id':
'1f0cf5cf-38d7-61a8-8000-2dacafb54f11'}}, metadata={'source': 'loop',
'step': 0, 'parents': {}}, created_at='2025-12-02T08:57:37.855930+00:00',
parent_config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf5cf-38d4-6e0c-bfff-6ce6b2a2dd01'}}, tasks=
(PregelTask(id='44c184e5-8661-3f3c-eeee-7a2f569f7e88', name='llm_call', path=
('__pregel_pull', 'llm_call'), error=None, interrupts=(), state=None, result=
{'messages': [AIMessage(content='你好！有什么我可以帮助你的吗？',
additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage':
{'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 130, 'total_tokens': 141,
'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': None,
'audio_tokens': None, 'reasoning_tokens': None,
'rejected_prediction_tokens': None}, 'prompt_tokens_details':
{'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai',
'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint':
'fp_efad92c60b', 'id': 'chatcmpl-CiGUUZCWPLKOuRv6sdzolSVAzwtMW',
'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--7d1e5db6-e8b2-42c1-
9fd8-ba21c42705ac-0', usage_metadata={'input_tokens': 130, 'output_tokens':
11, 'total_tokens': 141, 'input_token_details': {'cache_read': 0},
'output_token_details': {}})], 'llm_calls': 1}),), interrupts=()),
StateSnapshot(values={'messages': []}, next=('__start__',), config=
{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id':
'1f0cf5cf-38d4-6e0c-bfff-6ce6b2a2dd01'}}, metadata={'source': 'input',
'step': -1, 'parents': {}}, created_at='2025-12-02T08:57:37.855022+00:00',
parent_config=None, tasks=(PregelTask(id='56c07f44-a6a6-a8b8-899ad5c24b2ff671', name='__start__', path=('__pregel_pull', '__start__'),
error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages':
[HumanMessage(content='你好', additional_kwargs={}, response_metadata=
{})]}),), interrupts=())
]

版本历史与可恢复点：⼀个Thread可以有多个Checkpoints，形成执⾏历史，使得同⼀个会话的历史状态可以从任意Checkpoint追溯和访问。

Threads与Checkpoints关系如下：

🦋 线程级持久化使⽤姿势

🎀 步骤⼀：配置 checkpointer 持久化存储

在定义图时，我们需要指定 checkpointer 。LangGraph⽀持多种 checkpointer 的定义⽅式：

⽅式1：内存存储

最简单的⽅式，状态保存在程序内存中。适⽤于开发和测试，程序重启后状态会丢失。⽤法如下所示：

这⾥使⽤快速上⼿⸺案例2的代码，在编译图时，直接添加编译参数 checkpointer

python 复制代码

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
# 定义存储⽅式
checkpointer = InMemorySaver()
# ⽤ checkpointer 编译图
agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer)

⽅式2：使⽤Postgres存储库

LangGraph提供了⼏个检查点存储实现，所有这些都通过独⽴的、可安装的库实现。适⽤于⽣产环境或需要状态持久化的场景。

SQLite存储（ langgraph-checkpoint-sqlite ）：使⽤SQLite数据库（ SqliteSaver / AsyncSqliteSaver ）的LangGraph检查点的实现。⾮常适合实验和本地⼯作流程。需要单独安装。
Postgres存储（ langgraph-checkpoint-postgres ）：使⽤Postgres数据库
（ PostgresSaver / AsyncPostgresSaver ）的LangGraph检查点的实现。⾮常适合在⽣产中使⽤。需要单独安装。

为什么选择PostgreSQL作为存储库？

在众多持久化存储⽅案中，PostgreSQL作为关系型数据库的佼佼者（PostgreSQL和MySQL⼀样，都是最流⾏的开源关系型数据库），具备以下显著优势，使其成为持久化的理想选择：

LangGraph原⽣⽀持：LangGraph提供了 PostgresSaver ，简化了与PostgreSQL的集成过程。
数据结构化与⼀致性：关系型数据库天⽣适合存储结构化数据。Graph的状态，尤其是消息历史、⽤户档案、⼯具使⽤记录等，都可以很好地映射到表格结构中，确保数据的⼀致性和完整性。
可靠性与持久性：PostgreSQL提供了事务⽀持、ACID特性、数据备份与恢复机制，确保数据的持久性和⾼可⽤性，即使系统崩溃也能保证数据不丢失。
强⼤的查询能⼒：SQL语⾔提供了灵活且强⼤的数据查询能⼒，⽅便我们对历史⾏为、⽤户数据进⾏分析、统计和审计。结合 pgvector 等扩展，甚⾄可以直接在数据库中进⾏向量相似度搜索，实现更⾼级的知识管理。
可扩展性：通过读写分离、分区、集群等技术，PostgreSQL可以⽀持⼤规模的并发访问和数据存储，满⾜Agent在⽣产环境中的性能需求。
成熟的⽣态系统：拥有庞⼤的社区⽀持、丰富的⼯具和成熟的运维经验，降低了开发和维护成本。

使⽤Docker快速安装并启动postgres：

python 复制代码

# 1. 拉取 PostgreSQL 镜像
docker pull postgres:latest

# 2. 运⾏ PostgreSQL 容器
# -p 5432:5432: 将容器的5432端⼝映射到宿主机的5432端⼝
# -e POSTGRES_PASSWORD=bit: 设置PostgreSQL的postgres⽤⼾密码
# --name postgres-sql: 给容器命名
# -d: 后台运⾏
docker run --name postgres-sql -e POSTGRES_PASSWORD=bit -p 5432:5432 -d
postgres

可以使⽤Navicat测试链接：注意默认连接postgres初始数据库，如果有其他数据库可以配置连接。

安装 langgraph-checkpoint-postgres 包

python 复制代码

pip install -U "psycopg[binary,pool]" langgraph langgraph-checkpoint-postgres

设置PostgreSQL连接字符串(URI)

PostgreSQLURI通常遵循以下格式： postgresql://:@: /<database_name>

使⽤Postgre存储库作为检查点

使⽤ PostgresSaver.from_conn_string() ⽅法从连接字符串创建⼀个新的PostgresSaver实例。

注意：第⼀次使⽤Postgres检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()

python 复制代码

DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
	with PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer:
	
	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	checkpointer.setup()
	
	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer)
	
	# ...后续调⽤...

🎀 步骤⼆：使⽤Thread进⾏执⾏

当我们编译好图并准备运⾏时，我们需要通过⼀个ThreadID来标识这次执⾏。

如果ThreadID不存在：LangGraph会创建⼀个新的Thread，并从初始状态开始执⾏。
如果ThreadID已存在：LangGraph会从Checkpointer中加载该Thread的最后⼀次保存的状态，并从这个状态继续执⾏。

这⾥依旧使⽤postgres存储，进⾏第⼀次执⾏：创建⼀个新的Thread(thread_id="1")

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage

DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
with PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer:

	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	checkpointer.setup()

	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer)
	
	# 第⼀次执⾏，创建⼀个新的 Thread (thread_id="1")
	config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
	result1 = agent.invoke(
		{"messages": [HumanMessage(content="今天西安的天⽓如何？")]},
		config
	) 
	
	print(f"调⽤ LLM 总次数：{result1["llm_calls"]}次")
	for m in result1["messages"]:
		m.pretty_print()

运⾏后，可以看到postgres库中，已经存储了检查点信息：

⼀段时间后，再次使⽤相同的thread_id调⽤：

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage
DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
with PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer:

	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	# checkpointer.setup()
	
	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer)
	
	# ............... ⼀段时间后，程序可能重启了（使⽤postgres存储）...............
	# 再次使⽤相同的 thread_id 调⽤
	# LangGraph 会从上次的状态继续，⽽不是重新开始
	# 此时，result2 的上下⽂会包含之前的对话历史
	config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
	result2 = agent.invoke(
		{"messages": [HumanMessage(content="我们刚才聊到哪了？")]},
		config
	) 

	print(f"调⽤ LLM 总次数：{result2["llm_calls"]}次")
	for m in result2["messages"]:
		m.pretty_print()

第⼆次调⽤结果如下：

python 复制代码

调⽤ LLM 总次数：3次
================================ Human Message =================================

今天西安的天⽓如何？
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
tavily_search (call_8ALCCwF3xudzjavTFNI6rA0m)
Call ID: call_8ALCCwF3xudzjavTFNI6rA0m
Args:
query: 西安天⽓
================================= Tool Message =================================
(省略...)

================================== Ai Message
==================================
今天西安的天⽓情况如下：
- **⽓温**：最⾼温度约为18°C，最低温度约为7°C。
- **天⽓状况**：多云，空⽓质量较好。
如果你想查看更详细的天⽓预报，可以访问以下链接：
- [中国⽓象局 - 西安天⽓预报](https://weather.cma.cn/web/weather/V8870.html)
- [天⽓⽹ - 西安天⽓](https://www.weather.com.cn/weather40d/101110101.shtml)
请根据天⽓情况合理安排你的出⾏！
================================ Human Message =================================
我们刚才聊到哪了？
================================== Ai Message ==================================

我们刚才聊到西安的天⽓情况，包括今天的⽓温和天⽓状况。如果你有其他问题或者想讨论的内容，请告诉我！

从结果看来，result2的上下⽂会包含之前的对话历史。LangGraph会从上次的状态继续，⽽不是重新开始

🎀 其他基本⽤法

获取状态快照

当使⽤ checkpointer 编译图时，执⾏时就会在每个步骤处保存状态快照。在 LangGraph中状态快照就是 StateSnapshot 对象，其具有以下关键属性：

python 复制代码

StateSnapshot(
	# 当前状态值（如：对话消息列表）
	values={'messages': [⽤⼾消息, AI回复, ⽤⼾消息...]},
	
	# 接下来要执⾏的节点
	next=('generate_response',),
	
	# 配置信息
	config={'configurable': {'thread_id': '123', 'checkpoint_id': 'abc'}},
	
	# 元数据（步骤号、来源、写⼊信息等）
	metadata={'step': 2, 'source': 'loop', 'writes': {...}},
	
	# ⽗检查点（形成链表）
	parent_config={'configurable': {'thread_id': '123', 'checkpoint_id':
	'def...'}},
	
	# 创建时间
	created_at=''
)

我们可以使⽤ get_state(config) ⽅法，获取编译后的图的最新状态快照。让我们分别获取⼀下执⾏前与执⾏后的最新状态快照：

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

# 调⽤前的状态快照
snapshot = agent.get_state(config)
print(snapshot)

result1 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="你好")]},
	config
) 

# 调⽤后的状态快照
snapshot = agent.get_state(config)
print(snapshot)

打印结果：

python 复制代码

StateSnapshot(
	values={},
	next=(),
	config={'configurable': {'thread_id': '1'}},
	metadata=None,
	created_at=None,
	parent_config=None,
	tasks=(),
	interrupts=()
)

StateSnapshot(
values={'messages': [HumanMessage(content='你好', additional_kwargs={},
response_metadata={}), AIMessage(content='你好！有什么我可以帮助你的吗？',
additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage':
{'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 130, 'total_tokens': 141,
'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': None,
'audio_tokens': None, 'reasoning_tokens': None, 'rejected_prediction_tokens':
None}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}},
'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18',
'system_fingerprint': 'fp_efad92c60b', 'id': 'chatcmplCiGBdkNSGgkZ3ccpa6NEAyUHrzqls', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None},
id='lc_run--f76d30e4-0e06-4f18-ab44-0e43e8ff70b8-0', usage_metadata=
{'input_tokens': 130, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 141,
'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})],
'llm_calls': 1},
next=(),
config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf5a3-b6ff-6b2e-8001-dc5cd083ad82'}},
metadata={'source': 'loop', 'step': 1, 'parents': {}},
created_at='2025-12-02T08:38:09.968610+00:00',
parent_config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf5a3-a7a5-6cf8-8000-ec666fd226fe'}},
tasks=(),
interrupts=()
)

获取状态历史记录

我们可以通过调⽤ get_state_history(config) 来获取给定线程的图执⾏的完整历史记录。这将返回与配置中提供的线程ID关联的 StateSnapshot 对象列表。

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
result1 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="你好")]},
	config
) 
# 查看状态历史记录
history = list(agent.get_state_history(config))
print(history)

返回结果将按时间顺序排序，列表中的第⼀个检查点（ StateSnapshot ）是最新的。结果如下：

python 复制代码

[
StateSnapshot(values={'messages': [HumanMessage(content='你好',
additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='你好！有什么我可
以帮助你的吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata=
{'token_usage': {'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 130,
'total_tokens': 141, 'completion_tokens_details':
{'accepted_prediction_tokens': None, 'audio_tokens': None, 'reasoning_tokens':
None, 'rejected_prediction_tokens': None}, 'prompt_tokens_details':
{'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai',
'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_efad92c60b',
'id': 'chatcmpl-CiGUUZCWPLKOuRv6sdzolSVAzwtMW', 'finish_reason': 'stop',
'logprobs': None}, id='lc_run--7d1e5db6-e8b2-42c1-9fd8-ba21c42705ac-0',
usage_metadata={'input_tokens': 130, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 141,
'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})],
'llm_calls': 1}, next=(), config={'configurable': {'thread_id': '1',
'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f0cf5cf-48e3-6bbb-8001-
c351576393a6'}}, metadata={'source': 'loop', 'step': 1, 'parents': {}},
created_at='2025-12-02T08:57:39.538826+00:00', parent_config={'configurable':
{'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f0cf5cf-38d7-61a8-
8000-2dacafb54f11'}}, tasks=(), interrupts=()),
StateSnapshot(values={'messages': [HumanMessage(content='你好',
additional_kwargs={}, response_metadata={})]}, next=('llm_call',), config=
{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id':
'1f0cf5cf-38d7-61a8-8000-2dacafb54f11'}}, metadata={'source': 'loop', 'step':
0, 'parents': {}}, created_at='2025-12-02T08:57:37.855930+00:00',
parent_config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf5cf-38d4-6e0c-bfff-6ce6b2a2dd01'}}, tasks=
(PregelTask(id='44c184e5-8661-3f3c-eeee-7a2f569f7e88', name='llm_call', path=
('__pregel_pull', 'llm_call'), error=None, interrupts=(), state=None, result=
{'messages': [AIMessage(content='你好！有什么我可以帮助你的吗？',
additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage':
{'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 130, 'total_tokens': 141,
'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': None,
'audio_tokens': None, 'reasoning_tokens': None, 'rejected_prediction_tokens':
None}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 0}},
'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18',
'system_fingerprint': 'fp_efad92c60b', 'id': 'chatcmplCiGUUZCWPLKOuRv6sdzolSVAzwtMW', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None},
id='lc_run--7d1e5db6-e8b2-42c1-9fd8-ba21c42705ac-0', usage_metadata=
{'input_tokens': 130, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 141,
'input_token_details': {'cache_read': 0}, 'output_token_details': {}})],
'llm_calls': 1}),), interrupts=()),
StateSnapshot(values={'messages': []}, next=('__start__',), config=
{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id':
'1f0cf5cf-38d4-6e0c-bfff-6ce6b2a2dd01'}}, metadata={'source': 'input', 'step':
-1, 'parents': {}}, created_at='2025-12-02T08:57:37.855022+00:00',
parent_config=None, tasks=(PregelTask(id='56c07f44-a6a6-a8b8-899ad5c24b2ff671', name='__start__', path=('__pregel_pull', '__start__'),
error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages':
[HumanMessage(content='你好', additional_kwargs={}, response_metadata={})]}),),
interrupts=())
]

重放

如果我们⽤⼀个 thread_id 和⼀个 checkpoint_id （表示检查点标识符，⽤于指代线程内的特定检查点）来调⽤⼀个图，那么我们将重新执⾏对应于 checkpoint_id 之后的步骤。如下所示：

先执⾏⼀次完整的流程，获取⼀次完整历史记录；
保存中间过程某⼀次快照，并重新执⾏快照后的步骤；
获取第⼆次调⽤后的完整历史记录，验证是否重放成功；

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
# 第⼀次执⾏
result1 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="今天西安的天⽓如何？")]},
	config
) 

# 保存调⽤⼯具前的状态
print("-" * 80)
print(f"第⼀次执⾏历史：")
to_replay = None
for state in agent.get_state_history(config):
	print("checkpoint_id: ", state.config["configurable"]["checkpoint_id"],
		"消息数: ", len(state.values["messages"]),
		"下⼀节点: ", state.next)
	if len(state.values["messages"]) == 2: # 保存调⽤⼯具前的状态
		to_replay = state

print("-" * 80)
print(f"从{to_replay.next}节点开始重新执⾏, 重放配置：{to_replay.config}")

# 第⼆次执⾏：重放
result2 = agent.invoke(None, config=to_replay.config)
print("-" * 80)
print(f"第⼆次执⾏历史：重放后")

# 查看新的历史记录
for state in agent.get_state_history(config):
	print("checkpoint_id: ", state.config["configurable"]["checkpoint_id"], "消息数: ", len(state.values["messages"]), "下⼀节点: ", state.next)

result2['messages'][-1].pretty_print()

执⾏结果如下所示。可以看到历史记录中帮我们记录所有的执⾏过程，包括重放前和重放后的步骤！这同时也证明了重放成功。

python 复制代码

-------------------------------------------------------------------------------
- 第⼀次执⾏历史：
checkpoint_id: 1f0cf6bc-cb09-61e3-8003-1a74660e9324 消息数: 4 下⼀节点: ()
checkpoint_id: 1f0cf6bc-b148-624e-8002-f696045e95a8 消息数: 3 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-8a86-62a5-8001-38aa0c3d8d80 消息数: 2 下⼀节点:
('tool_node',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-7abe-6d9a-8000-ef816c492e36 消息数: 1 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-7abc-6ce5-bfff-5241076b5574 消息数: 0 下⼀节点:
('__start__',)
-------------------------------------------------------------------------------
- 从
('tool_node',)节点开始重新执⾏, 重放配置：{'configurable': {'thread_id': '1',
'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f0cf6bc-8a86-62a5-8001-38aa0c3d8d80'}}
-------------------------------------------------------------------------------
- 第⼆次执⾏历史：重放后
checkpoint_id: 1f0cf6bd-0e30-6cf9-8003-f22545cde7b2 消息数: 4 下⼀节点: ()
checkpoint_id: 1f0cf6bc-e376-6e52-8002-9c66bdb5577a 消息数: 3 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-cb09-61e3-8003-1a74660e9324 消息数: 4 下⼀节点: ()
checkpoint_id: 1f0cf6bc-b148-624e-8002-f696045e95a8 消息数: 3 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-8a86-62a5-8001-38aa0c3d8d80 消息数: 2 下⼀节点:
('tool_node',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-7abe-6d9a-8000-ef816c492e36 消息数: 1 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6bc-7abc-6ce5-bfff-5241076b5574 消息数: 0 下⼀节点:
('__start__',)
================================== Ai Message
==================================
今天西安的天⽓情况如下：
- **天⽓**：晴
- **⽓温**：最⾼温度约为 13°C，最低温度约为 2°C
- **⻛速**：东北⻛，约 6 英⾥/⼩时
- **空⽓质量**：不健康

重放功能实际应⽤为时间旅⾏，详⻅下⽂【时间旅⾏（TimeTravel）】篇章。

更新状态

我们还可以编辑图状态。我们使⽤ update_state() ⽅法来做到这⼀点。

让我们更新⽤户的输⼊，换成其他搜索内容：

先执⾏⼀次完整的流程，获取⼀次完整历史记录；
保存第⼀次调⽤LLM前的步骤快照，修改⽤户输⼊来更新快照，并重新执⾏更新后快照步骤；

代码如下：

python 复制代码

from langchain.messages import HumanMessage
from langgraph.types import Overwrite
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
# 第⼀次执⾏
result1 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="今天西安的天⽓如何？")]},
	config
) 

# 找到调⽤LLM前的步骤
print("-" * 80)
print(f"第⼀次执⾏历史：")
selected_state = None
for state in agent.get_state_history(config):
	print("checkpoint_id: ", state.config["configurable"]["checkpoint_id"], "消息数: ", len(state.values["messages"]),
	"下⼀节点: ", state.next)
	if len(state.values["messages"]) == 1: # 此时消息数为1；下⼀节点是'llm_call'
		selected_state = state
		print("-" * 80)
		print(f"更新前配置：{selected_state.config}")

# 根据指定的config，更新对于步骤的值
# 更新⽤⼾输⼊
new_config = agent.update_state(
	selected_state.config,
	{"messages": Overwrite([HumanMessage(content="今天北京的天⽓如何？")])} # 清
	空消息，重新写⼊
) 
print("-" * 80)
print(f"更新后配置：{new_config}")

# 第⼆次执⾏：重放更新后的配置
result2 = agent.invoke(None, config=new_config)
for message in result2['messages']:
message.pretty_print()

执⾏结果如下：

python 复制代码

-------------------------------------------------------------------------------
- 第⼀次执⾏历史：
checkpoint_id: 1f0cf6c8-743c-6b8d-8003-d8a1130c15e0 消息数: 4 下⼀节点: ()
checkpoint_id: 1f0cf6c8-4244-682c-8002-bdc8b86d460d 消息数: 3 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6c8-3304-6782-8001-7ebc967b7bb1 消息数: 2 下⼀节点:
('tool_node',)
checkpoint_id: 1f0cf6c8-1b1c-62a0-8000-42b9d34bb01d 消息数: 1 下⼀节点:
('llm_call',)
checkpoint_id: 1f0cf6c8-1b19-6adb-bfff-915f44142490 消息数: 0 下⼀节点:
('__start__',)
-------------------------------------------------------------------------------
- 更新前配置：{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf6c8-1b1c-62a0-8000-42b9d34bb01d'}}
-------------------------------------------------------------------------------
- 更新后配置：{'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '',
'checkpoint_id': '1f0cf6c8-7444-61e3-8001-d9eb91c95052'}}
================================ Human Message
=================================
今天北京的天⽓如何？
================================== Ai Message
==================================
Tool Calls:
tavily_search (call_FfUFDwThpNTBHoijgvNmwtMr)
Call ID: call_FfUFDwThpNTBHoijgvNmwtMr
Args:
query: 北京天⽓
================================= Tool Message
=================================
（省略...）
================================== Ai Message
==================================
今天北京的天⽓情况如下：
- 当前⽓温：-4°C
- 湿度：23%
- ⻛速：25.2 km/h
- 天⽓状况：晴朗
- 最⾼⽓温：预计为16°C

三：🔥 跨会话持久化

🦋 Checkpoint 的局限性

🎀 问题场景：跨会话信息丢失

LangGraph的Checkpoint机制提供了强⼤的短期记忆能⼒，它能够：

⾃动保存⼯作流每个步骤的状态快照

维持单次对话的完整上下⽂

隔离不同线程（Thread）的执⾏状态

简单示例（仅调⽤了下LLM）：

python 复制代码

import operator
from typing import TypedDict, Annotated

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.messages import AnyMessage, SystemMessage, HumanMessage
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START, END
from langgraph.graph import StateGraph

# 定义状态
class MessagesState(TypedDict):
	messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]

# 定义模型节点
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", temperature=0)
def llm_call(state: dict):
	"""LLM调⽤"""
	return {
		"messages": [
			model.invoke([SystemMessage(content="你是⼀个乐于助⼈的助⼿。")]
			+ state["messages"])
		]
	}

# 构件图
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("llm_call", llm_call)
builder.add_edge(START, "llm_call")
builder.add_edge("llm_call", END)
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

检查点可以完美处理会话内记忆，如下所示：

python 复制代码

config1 = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
# 第⼀次对话
result1 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我爱吃汉堡，推荐⼀家餐厅")]}, config1)# AI记得：你爱吃汉堡
result2 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我爱吃什么？")]},config1)
result2["messages"][-1].pretty_print()
# 输出：你提到你爱吃汉堡，所以可以推测你喜欢美味的快餐和丰富的⼝味组合。如果你有其他喜欢的⻝物或菜系，也可以告诉我，我可以为你推荐更多相关的美⻝或餐厅！

想象⼀个多会话的AI助⼿场景：

星期⼀，⽤户⾸次对话
星期⼆，⽤户开启⼀个新对话

如下所示：

python 复制代码

# 星期⼀，⽤⼾⾸次对话
config1 = {"configurable": {"thread_id": "day_1"}}
result1 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我爱吃汉堡，推荐⼀家餐厅")]}, config1)
# 星期⼆，⽤⼾开启⼀个新对话
config2 = {"configurable": {"thread_id": "day_2"}}
result2 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我爱吃什么？")]},config2)
result2["messages"][-1].pretty_print()
# 输出：我不知道你具体喜欢吃什么，但可以根据⼀些常⻅的⻝物类型来猜测。⽐如，有些⼈喜欢甜⻝，如蛋糕和冰淇淋；有些⼈喜欢咸⻝，如薯条和披萨；还有些⼈喜欢健康的⻝物，如沙拉和⽔果。你可以告诉我你喜欢的⻝物类型，我可以给你⼀些推荐！

问题出现：AI不记得⽤户喜欢汉堡！每次对话都要"重新认识"。

🎀 现实世界的需求：从"单次对话"到"终⾝服务"

例如⼀个智能客服系统，具有以下实际业务需求：

识别VIP客户，优先服务
避免重复询问相同问题
基于历史投诉优化服务

仅是检查点⽆法满⾜这些需求：

go 复制代码

graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

config1 = {"configurable": {"thread_id": "query_1"}}
result1 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我的账⼾被冻结了")]},config1)
# ⽤⼾第⼀次投诉账⼾问题，已解决。智能客服了如下过程：
# - 搜集⽤⼾信息
# - 了解⽤⼾问题与需求
# - 处理问题

config2 = {"configurable": {"thread_id": "query_2"}}
result2 = graph.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我的账⼾⼜被冻结了")]}, config2)
# 10天后，⽤⼾第⼆次投诉账⼾问题。
# 由于智能客服不知道⽤⼾历史，⽆法准确解决问题。还需再次了解前因后果

如何做到【共享状态】的需求模型，如精准识别客户、保留VIP客户关键历史记录，是智能客服系统的关键。如下图所示：

🦋 解决⽅案：引⼊Store

Store像是⼀个⻓期记忆仓库，⽀持在我们在执⾏过程中保存⽤户信息、偏好设置等⻓期数据，以实现不同对话间信息的持久化共享。

🎀 存储vs检查点

检查点：保存状态变化历史（时间线）
存储：保存结构化知识（数据库）

实际上，使⽤ Checkpoint + Store 模式才能够真正实现：

🎀 引⼊Store后，AI应⽤架构的范式转变

Store的引⼊，不是简单的功能增加，⽽是AI应⽤架构的范式转变：

Store的引⼊，真正能做到：

从关注单次交互→到关注⽤户⽣命周期
从处理当前请求→到利⽤历史数据
从通⽤回复→到深度个性化

这种转变让AI从"⼯具"进化为"伙伴"，真正实现智能服务的核⼼理念：在正确的时间，以正确的⽅式，为正确的⼈提供正确的价值。

题外话：使⽤AI不要随意泄露⾃⼰的隐私信息，很容易被保存下来！

🦋 跨会话持久化使⽤姿势

要想使⽤store，我们需要创建⼀个存储实例，其也有【内存级存储】与相关【存储库存储】两种⽅式。例如内存级存储：

go 复制代码

from langgraph.store.memory import InMemoryStore
store = InMemoryStore()

接着只需像以前⼀样使⽤Checkpoints和Store变量编译图表即可。如下所示：

go 复制代码

graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)

🎀 ⽅式1：内存存储

Store基本⽤法

Store 本⾝是通过Namespace区分不同数据，如下所示：

在LangGraph中，其提供了⼀个简单的内存实现 InMemoryStore 。想要进⾏存储，需要：

先定义命名空间：为了区分不同⽤户的记忆，需要⼀个"命名空间"。这就像在数据库⾥为每个⽤户创建⼀个独⽴的⽂件夹。命名空间⽤于组织记忆，通常按业务逻辑划分。⼀般⽤元组来定义命名空间。如：

go 复制代码

# 使⽤元组 - 层次清晰，易于扩展
namespace1 = ("user_123", "preferences", "food") # ⽤⼾⻝物偏好
namespace2 = ("user_123", "preferences", "music") # ⽤⼾⾳乐偏好
namespace3 = ("user_123", "conversations", "2025-05") # ⽤⼾某天的对话历史

# 使⽤字符串 - 扁平且易混淆
namespace4 = "user_123_preferences_food" # 需要解析，容易出错
namespace5 = "user_123_preferences_music"
namespace6 = "user_123_conversations_2024"

当在对话中获取到⽤户的重要信息时，使⽤ store.put() ⽅法将内存保存到存储中的命名空间。该⽅法参数包含：
- namespace ：决定这个记忆属于谁以及是什么类型。
- memory_id ：是这个记忆条⽬的唯⼀键。
- memory_content ：是记忆的具体内容，⼀个字典。

go 复制代码

from langgraph.store.memory import InMemoryStore
store = InMemoryStore()
store.put(namespace, memory_id, memory_content)

完整代码如下：

go 复制代码

# 1. 导⼊并创建存储
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
import uuid # ⽤于⽣成唯⼀ID

store = InMemoryStore()

# 2. 定义命名空间 (Namespace)
# 命名空间⽤于组织记忆，通常按业务逻辑划分，例如按⽤⼾。
# 这⾥我们⽤⼀个元组 (⽤⼾ID, 记忆类型)
user_id = "user_123"
namespace = (user_id, "preferences") # ⽤⼾ user_123 的偏好记忆

# 3. 存⼊⼀条记忆 (Memory)
# 每条记忆需要⼀个唯⼀的 memory_id 和 ⼀个 value (通常是字典)
memory_id = str(uuid.uuid4()) # ⽣成唯⼀ID，如 "abc-123-def-456"
memory_value = {"favorite_food": "汉堡", "allergy": "花粉"}
store.put(namespace, memory_id, memory_value)
print("记忆已存⼊！")

# 4. 读取记忆
# 可以搜索某个命名空间下的所有记忆
all_memories = store.search(namespace)
for mem in all_memories:
	print(mem.dict()) # 记忆对象转成字典查看

运⾏结果：

go 复制代码

记忆已存⼊！
{
	'namespace': [
		'user_123', 'preferences'
	],
	'key': 'db826e33-c68c-4669-a79a-3579bff02ff1',
	'value': {
		'favorite_food': '汉堡',
		'allergy': '花粉'
	},
	'created_at': '2025-12-03T08:16:14.134568+00:00',
	'updated_at': '2025-12-03T08:16:14.134576+00:00',
	'score': None
}

因使⽤元组作为命名空间，故同样⽀持下⾯的搜索⽅式：

go 复制代码

all_memories = store.search((user_id, ))

在LangGraph中使⽤Store

内存存储适⽤于开发和测试，程序重启后存储的数据会丢失。这⾥依旧使⽤快速上⼿------案例2 的代码进⾏演示。

由于要加⼊Store，需要在合适的地⽅加⼊与存储关键信息相关的代码。如我们可以在每次调⽤LLM 前先进⾏信息收集，然后带着收集到的共享信息进⾏LLM调⽤。因此，流程变成了：

这样，两部分信息将会被收集：⼀是⽤户发的消息；⼆是通过⼯具调⽤返回的结果信息也会被采集。代码如下：

在编译图时，直接添加编译参数 store ，如下所示：

go 复制代码

from langgraph.store.memory import InMemoryStore
store = InMemoryStore()
# ⽤ checkpointer + store 编译图
agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)

现在，在任何⼀个节点的函数中，都可以通过注⼊ store 参数来访问这个全局存储。

新增提取⽤户信息节点

在这个节点中，我们需要根据【⽤户发的消息】和【⼯具调⽤返回的结果】来采集需要收集的信息。收集的信息需要使⽤Store进⾏存储。关键设计如下：

任何节点函数，如果需要访问Store，可以通过在参数中声明 store: BaseStore 和 config: RunnableConfig 来获取。
在这⾥可以通过LLM提取⽤户信息，因此定义结构化返回是很有必要的。

python 复制代码

# 定义结构化输出
class Person(BaseModel):
	"""⼀个⼈的信息。"""
	
	# 注意:
	# 1. 每个字段都是 Optional "可选的" ------ 允许 LLM 在不知道答案时输出 None。
	# 2. 每个字段都有⼀个 description "描述" ------ LLM使⽤这个描述。
	name: Optional[str] = Field(default=None, description="这个⼈的名字")
	height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="以⽶为单位的⾼度")
	favourite_food: Optional[list[str]] = Field(default=None, description="最喜欢的⻝物列表")

model_with_structured = model.with_structured_output(Person)

# 提取⽤⼾信息节点
def get_person_by_llm(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store: BaseStore):
	"""通过 LLM 提取⽤⼾信息"""
	# 1. 先提取
	people_info = model_with_structured.invoke(
	[
		SystemMessage(
		content="你是⼀个提取信息的专家，只从⽂本中提取我的相关信息，不能提取别
		⼈的信息。如果你不知道要提取的属性的值，属性值返回null。"
		)
	] +
	state["messages"][-3:] # 只查看最近3条消息
	) 
# 2. 再保存
	user_id = config["configurable"]["user_id"]
	
	# 保存⽤⼾基本信息
	namespace1 = (user_id, "info")
	# 每次put前应判断是否存在，再更新。否则会有多条记录被记录。这⾥简写
	store.put(
		namespace1,
		str(uuid.uuid4()),
		{
			"name": people_info.name,
			"height": people_info.height_in_meters
		}
	) 
	
	# 保存⽤⼾偏好
	namespace2 = (user_id, "preferences")
	store.put(
		namespace2,
		str(uuid.uuid4()),
		{"favourite_food": people_info.favourite_food} # 省略追加逻辑：先搜再更新
	) 
	return {
		"llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
	}

更新模型调⽤节点：添加共享信息到提示词

调⽤LLM之前，我们便可以通过查询Store获取共享信息，然后将其加⼊到提示词中，完成调⽤。

python 复制代码

def llm_call(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store:
BaseStore):
	"""LLM决定是否调⽤⼯具"""
	
	# 搜索⽤⼾信息
	user_id = config["configurable"]["user_id"]
	namespace1 = (user_id, "info")
	namespace2 = (user_id, "preferences")
	info_result = store.search(namespace1)
	pref_result = store.search(namespace2)
	return {
		"messages": [
			model_with_tools.invoke(
			[
			SystemMessage(
				content=f"你是⼀个乐于助⼈的助⼿，⽀持调⽤⼯具进⾏搜索。"
					f"查询 LLM 前可参考以下信息："
					f"1. ⽤⼾基本情况：{info_result[0].value} "
					f"2. ⽤⼾偏好情况：{pref_result[0].value}"
			)
			] +
			state["messages"]
			)
		],
		"llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
	}

构件图时，加⼊新节点与调整边

根据下图完成调整：

python 复制代码

agent_builder = StateGraph(MessagesState)
agent_builder.add_node(llm_call)
agent_builder.add_node(tool_node)
# 新增节点
agent_builder.add_node(get_person_by_llm)

# 调整边
agent_builder.add_edge(START, "get_person_by_llm")
agent_builder.add_edge("get_person_by_llm", "llm_call")
agent_builder.add_conditional_edges(
	"llm_call",
	should_continue,
	["tool_node", END]
) 
agent_builder.add_edge("tool_node", "get_person_by_llm")

到此，代码已经改造完成，完整代码如下：

python 复制代码

import uuid
from typing import Optional
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langchain_tavily import TavilySearch
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.store.base import BaseStore
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from pydantic import BaseModel, Field
# 步骤 1: 定义⼯具和模型
search = TavilySearch(max_results=4)
tools = [search]
# 绑定⼯具
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", temperature=0)
model_with_tools = model.bind_tools(tools)
# 步骤 2: 定义状态
from langchain.messages import AnyMessage
from typing_extensions import TypedDict, Annotated
import operator
class MessagesState(TypedDict):
# 类型: list[AnyMessage] - 任意消息对象的列表
# 合并策略: operator.add - 使⽤加法操作符进⾏状态合并
# 效果: 当状态更新时，新的消息会追加到现有列表中，⽽不是替换
messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]
# 类型: int - 整数值
# ⽤途: 跟踪LLM（⼤语⾔模型）的调⽤次数
llm_calls: int
# 步骤 3：新增提取信息节点
# 定义结构化输出
class Person(BaseModel):
"""⼀个⼈的信息。"""
# 注意:
# 1. 每个字段都是 Optional "可选的" ------ 允许 LLM 在不知道答案时输出 None。
# 2. 每个字段都有⼀个 description "描述" ------ LLM使⽤这个描述。
name: Optional[str] = Field(default=None, description="这个⼈的名字")
height_in_meters: Optional[str] = Field(default=None, description="以⽶为单
位的⾼度")
favourite_food: Optional[list[str]] = Field(default=None, description="最喜
欢的⻝物列表")
model_with_structured = model.with_structured_output(Person)
def get_person_by_llm(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store:
BaseStore):
"""通过 LLM 提取⽤⼾信息"""
# 1. 先提取
people_info = model_with_structured.invoke(
[
SystemMessage(
content="你是⼀个提取信息的专家，只从⽂本中提取我的相关信息，不能提取别
⼈的信息。如果你不知道要提取的属性的值，属性值返回null。"
)
] +
state["messages"][-3:] # 只查看最近3条消息
) #
2. 再保存
user_id = config["configurable"]["user_id"]
# 保存⽤⼾基本信息
namespace1 = (user_id, "info")
# 每次put前应判断是否存在，再更新。否则会有多条记录被记录。这⾥简写
store.put(
namespace1,
str(uuid.uuid4()),
{
"name": people_info.name,
"height": people_info.height_in_meters
}
) #
保存⽤⼾偏好
namespace2 = (user_id, "preferences")
store.put(
namespace2,
str(uuid.uuid4()),
{"favourite_food": people_info.favourite_food} # 省略追加逻辑：先搜再更新
) r
eturn {
"llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
}
# 步骤 4: 更新模型调⽤节点：添加共享⽤⼾信息到提⽰词
from langchain.messages import SystemMessage
def llm_call(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store:
BaseStore):
"""LLM决定是否调⽤⼯具"""
# 搜索⽤⼾信息
user_id = config["configurable"]["user_id"]
namespace1 = (user_id, "info")
namespace2 = (user_id, "preferences")
info_result = store.search(namespace1)
pref_result = store.search(namespace2)
return {
"messages": [
model_with_tools.invoke(
[
SystemMessage(
content=f"你是⼀个乐于助⼈的助⼿，⽀持调⽤⼯具进⾏搜索。"
f"查询 LLM 前可参考以下信息："
f"1. ⽤⼾基本情况：{info_result[0].value} "
f"2. ⽤⼾偏好情况：{pref_result[0].value}"
)
] +
state["messages"]
)
],
"llm_calls": state.get('llm_calls', 0) + 1
}
# 步骤 5: 定义⼯具节点
from langchain.messages import ToolMessage
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
def tool_node(state: dict):
"""执⾏⼯具调⽤"""
result = []
for tool_call in state["messages"][-1].tool_calls:
tool = tools_by_name[tool_call["name"]]
observation = tool.invoke(tool_call["args"])
result.append(ToolMessage(content=observation,
tool_call_id=tool_call["id"]))
return {"messages": result}
# 步骤 6: 构件图
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
# 定义结束逻辑
def should_continue(state: MessagesState):
"""根据LLM是否调⽤⼯具来决定是应该继续循环（路由到⼯具节点）还是停⽌循环（END）"""
messages = state["messages"]
last_message = messages[-1]
# 如果LLM调⽤⼯具，则执⾏操作
if last_message.tool_calls:
return "tool_node"
return END
# 加⼊新节点并修改边
agent_builder = StateGraph(MessagesState)
agent_builder.add_node(llm_call)
agent_builder.add_node(tool_node)
agent_builder.add_node(get_person_by_llm)
agent_builder.add_edge(START, "get_person_by_llm")
agent_builder.add_edge("get_person_by_llm", "llm_call")
agent_builder.add_conditional_edges(
"llm_call",
should_continue,
["tool_node", END]
) a
gent_builder.add_edge("tool_node", "get_person_by_llm")
checkpointer = InMemorySaver()
store = InMemoryStore()
# 编译图
agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)

运⾏与验证：同⼀⽤户但不同会话的请求

python 复制代码

# 第⼀次聊天
config1 = {"configurable": {"thread_id": "1", "user_id": "1"}}
result1 = agent.invoke(
{"messages": [HumanMessage(content="我叫李华，我最爱吃汉堡。我的朋友叫⼩明，他爱吃披萨")]},config1
) 
print(f"\n调⽤ LLM 总次数：{result1["llm_calls"]}次")
for m in result1["messages"]:
m.pretty_print()

# ---------- 过了⼏天 ---------------
# 同⼀个⼈，再次进⾏对话
	config2 = {"configurable": {"thread_id": "2", "user_id": "1"}}
	result2 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="给我推荐下餐厅")]},
	config2
) 
print(f"\n调⽤ LLM 总次数：{result2["llm_calls"]}次")
for m in result2["messages"]:
	m.pretty_print()

执⾏结果如下：

python 复制代码

调⽤ LLM 总次数：2次
================================ Human Message =================================

我叫李华，我最爱吃汉堡。我的朋友叫⼩明，他爱吃披萨
================================== Ai Message ==================================

你好，李华！很⾼兴认识你。汉堡和披萨都是很受欢迎的美⻝。你和⼩明有没有⼀起去过什么好吃的地
⽅呢？或者你们有没有想尝试的新餐厅？
调⽤ LLM 总次数：4次
================================ Human Message
=================================
给我推荐下餐厅
================================== Ai Message
==================================
Tool Calls:
tavily_search (call_btsV05aeqldqjaZNvgdlYRe9)
Call ID: call_btsV05aeqldqjaZNvgdlYRe9
Args:
query: 推荐汉堡餐厅
================================= Tool Message
=================================
{省略.....}
================================== Ai Message
==================================
以下是⼀些推荐的汉堡餐厅：
1. **[Burger She Wrote](https://www.novacircle.com/zh-CN/spots/northamerica/united-states/california/los-angeles-county/los-angeles/burger-shewrote-9ea267)** - 位于洛杉矶，这是⼀家⼩⽽温馨的餐厅，以其美味的和⽜汉堡⽽闻名。
2. **[Tripadvisor 上洛杉矶的最佳汉堡](https://cn.tripadvisor.com/Restaurantsg32655-zfd10907-zfn7231034-Los_Angeles_California-Hamburger.html)** - 包含多家受
欢迎的汉堡餐厅，如Bottega Louie和Eggslut，后者以其鸡蛋汉堡⽽著称。
希望这些推荐能帮助你找到美味的汉堡！

扩展：尝试修改上⾯的例⼦，让你的AI助⼿能记住⽤户的更多信息（⽐如不喜欢的东西、上次聊到的话题记录等），并在新的对话中聪明地利⽤这些信息。

语义搜索

Store的强⼤之处在于它⽀持语义搜索，⽽不仅仅是精确匹配。这意味着我们可以⽤⾃然语⾔问题来查找相关记忆。

⾸先，我们需要配置带嵌⼊模型的Store，如下所示：

python 复制代码

store = InMemoryStore(
	index={
		"embed": init_embeddings("openai:text-embedding-3-small"), # 使⽤OpenAI嵌⼊模型
		"dims": 1536, # 嵌⼊向量的维度
		"fields": ["$"] # 对value中的所有字段进⾏嵌⼊
	}
)

在节点中，可以这样搜索：

python 复制代码

user_id = config["configurable"]["user_id"]
namespace = (user_id, )
# 在Store中进⾏语义搜索，找出最相关的2个记忆
# 这⾥直接在user_id维度下通过语义去找
info_result = store.search(namespace, query="⽤⼾基本信息", limit=2)
pref_result = store.search(namespace, query="⽤⼾偏好信息", limit=2)

扩展：如果我们让AI助⼿能记住⽤户的更多信息（⽐如不喜欢的东西、上次聊到的话题记录等）。在新的对话，语义搜索可以把历史记录中的相关记忆找出来，帮助AI助⼿进⾏更加准确的回复。

🎀 ⽅式2：Postgres存储库

Postgres存储库适⽤于⽣产环境或需要状态持久化的场景。由于之前已经启动过PostgresSQL，这⾥可以直接连接到数据库，作为 PostgresStore 使⽤。只需在编译时设置 store 即可。

修改【内存存储】部分的代码：将内存存储⽅式修改为Postgres存储库。

注意：第⼀次使⽤Postgresstore时需要调⽤ store.setup()

python 复制代码

DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
with (
	PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer,
	PostgresStore.from_conn_string(DB_URI) as store,
):

	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	checkpointer.setup()
	# 第⼀次使⽤ Postgres store 时需要调⽤ store.setup()
	store.setup()
	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)
	# ...后续调⽤...

模拟第⼀次聊天：

python 复制代码

DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
with (
	PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer,
	PostgresStore.from_conn_string(DB_URI) as store,
):
	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	checkpointer.setup()
	# 第⼀次使⽤ Postgres store 时需要调⽤ store.setup()
	store.setup()
	
	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)
	
	# 第⼀次聊天
	config1 = {"configurable": {"thread_id": "1", "user_id": "1"}}
	result1 = agent.invoke(
		{"messages": [HumanMessage(content="我叫李华，我最爱吃汉堡。我的朋友叫⼩明，他爱吃披萨")]}, config1
	) 

print(f"\n调⽤ LLM 总次数：{result1["llm_calls"]}次")
for m in result1["messages"]:
	m.pretty_print()

运⾏系统后可以看到，postgres中新增store相关表，其中存放了⽤户基本的信息：

再次验证：同⼀⽤户但不同会话的请求

python 复制代码

DB_URI = "postgresql://postgres:bit@192.168.100.233:5432/postgres"
with (
	PostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer,
	PostgresStore.from_conn_string(DB_URI) as store,
):
	# 第⼀次使⽤ Postgres 检查点时需要调⽤ checkpointer.setup()
	# checkpointer.setup()
	# 第⼀次使⽤ Postgres store 时需要调⽤ store.setup()
	# store.setup()
	# 编译图
	agent = agent_builder.compile(checkpointer=checkpointer, store=store)
	# ---------- 过了⼏天 ---------------
	# 同⼀个⼈，再次进⾏对话
	config2 = {"configurable": {"thread_id": "2", "user_id": "1"}}
	result2 = agent.invoke(
	{"messages": [HumanMessage(content="给我推荐下餐厅")]},
	config2
	) 

print(f"\n调⽤ LLM 总次数：{result2["llm_calls"]}次")
for m in result2["messages"]:
	m.pretty_print()

注意执⾏前，将以下代码注掉，因为：在存⼊store前，并没有编写不存在存⼊，存在更新的代码逻辑（只是演示），因此会将空的⽤户信息误存，导致LLM调⽤前查出来空的。

python 复制代码

def get_person_by_llm(state: MessagesState, config: RunnableConfig, *, store:BaseStore):
	...
	# 每次put前应判断是否存在，再更新。否则会有多条记录被记录。这⾥简写
	# store.put(
	# namespace1,
	# str(uuid.uuid4()),
	# {
	# "name": people_info.name,
	# "height": people_info.height_in_meters
	# }
	# )
	# 保存⽤⼾偏好
	# store.put(
	# namespace2,
	# str(uuid.uuid4()),
	# {"favourite_food": people_info.favourite_food} # 省略追加逻辑：先搜再更
	新
	# )
...

最终执⾏结果如下：

python 复制代码

调⽤ LLM 总次数：3次
================================ Human Message
=================================
给我推荐下餐厅
================================== Ai Message
==================================
Tool Calls:
tavily_search (call_PkIzsQRuCS6KZM15g3noHgBU)
Call ID: call_PkIzsQRuCS6KZM15g3noHgBU
Args:
query: 推荐汉堡餐厅
================================= Tool Message
=================================
{'query': '推荐汉堡餐厅', 'follow_up_questions': None, 'answer': None, 'images':
[], 'results': [{'url':
'https://www.reddit.com/r/AskNYC/comments/1470o9z/best_burger_spot_in_nyc/?
tl=zh-hans', 'title': '纽约最好吃的汉堡店是哪家？ : r/AskNYC', 'content': 'The
Thompson 的Burger Joint 和Minetta Tavern 等被推荐。汉堡餐厅推荐 ，来⾃1 个⽉前。
Smashed 和Korzo 等被推荐。纽约/布鲁克林最好的汉堡？ 以及 ...Read more', 'score':
0.7336813, 'raw_content': None}, {'url':
'https://www.cosmopolitan.com/tw/lifestyle/food-and-drink/g44382807/hamburger-
20230629/', 'title': '美國旅遊必吃7⼤⼈氣漢堡店！IN-N-OUT最強勁敵', 'content':
'1.The Habit Burger Grill · 2.Cheeseburger in Paradise · 3.Five Guys · 4.IN-NOUT · 5.Shake Shack · 6.SmashburgerRead more', 'score': 0.61972505,
'raw_content': None}, {'url': 'https://cn.tripadvisor.com/Restaurants-g60763-
zfd10907-zfn7102345-New_York_City_New_York-Hamburger.html', 'title': '纽约市最佳
汉堡', 'content': "Ellen's Stardust Diner · (23,569 条点评). 美式烹饪, 晚餐 ;
Virgil's Real BBQ - NYC · (4,968 条点评). 美式烹饪, 烧烤 ; 1. S'MAC · (488 条点
评). 快餐⼩吃, 美式烹饪 ; 2.Read more", 'score': 0.56719416, 'raw_content':
None}, {'url':'https://mliesl.edu/contents/ch/%E7%BE%8E%E5%9B%BD%E6%9C%80%E4%BD%B3%E6%B1%89%E
5%A0%A1%E8%BF%9E%E9%94%81%E6%8E%92%E5%90%8D/', 'title': '美国最佳汉堡连锁排名',
'content': '最受好评的汉堡连锁店之⼀-- Five Guys -- 被康涅狄格州、乔治亚州、蒙⼤拿州、内
布拉斯加州、俄勒冈州、南卡罗来纳州、佛蒙特州和西弗吉尼亚州评为第⼀名。 那是8 个州同意，
...Read more', 'score': 0.56690645, 'raw_content': None}], 'response_time':
0.92, 'request_id': '0ee8ee23-bbd3-48e2-b4c2-ca6d1c1dfe7a'}
================================== Ai Message ==================================
以下是⼀些推荐的汉堡餐厅：
1. **[纽约最好吃的汉堡店]
(https://www.reddit.com/r/AskNYC/comments/1470o9z/best_burger_spot_in_nyc/?tl=zh-hans)** - 推荐的汉堡店包括 The Thompson 的 Burger Joint 和 Minetta Tavern等。
2. **[美国旅游必吃7⼤⼈氣漢堡店](https://www.cosmopolitan.com/tw/lifestyle/foodand-drink/g44382807/hamburger-20230629/)** - 包括 The Habit Burger Grill、
Cheeseburger in Paradise、Five Guys、IN-N-OUT、Shake Shack 和 Smashburger。
3. **[纽约市最佳汉堡](https://cn.tripadvisor.com/Restaurants-g60763-zfd10907-
zfn7102345-New_York_City_New_York-Hamburger.html)** - 推荐的餐厅有 Ellen's
Stardust Diner 和 Virgil's Real BBQ - NYC。
4. **[美国最佳汉堡连锁排名]
(https://mliesl.edu/contents/ch/%E7%BE%8E%E5%9B%BD%E6%9C%80%E4%BD%B3%E6%B1%89%E5%A0%A1%E8%BF%9E%E9%94%81%E6%8E%92%E5%90%8D/)** - Five Guys 是最受好评的汉堡连锁店之⼀。
希望这些推荐能帮助到您！如果您有特定的城市或地区需求，请告诉我

四：🔥 持久化实现的三⼤应⽤能⼒

🦋 记忆（Memory）

🎀 记忆概念

记忆，是⼀种能够记住之前互动信息的系统。对于⼈⼯智能代理来说，记忆⾄关重要，因为它使他们能够记住之前的互动，从反馈中学习，并根据⽤户偏好进⾏调整。随着代理处理涉及⼤量⽤户交互的更复杂任务，这⼀能⼒对效率和⽤户满意度都变得⾄关重要。

注意要区分记忆和持久化的概念：

持久化为LangGraph底层能⼒，包含【线程级】持久化和【跨会话】持久化
记忆为LangGraph能实现的应⽤层能⼒，包含【短期记忆】和【⻓期记忆】

在应⽤层，短期记忆就由线程级持久化实现，⻓期记忆由跨会话持久化实现。

短期记忆：单次会话中保持的上下⽂信息
⻓期记忆：跨会话保存的⽤户或应⽤数据

🎀 管理短期记忆

对应短期记忆和⻓期记忆是如何添加的就不过多演示了（就是持久化部分的内容）。但在应⽤层，我们还需要掌握在应⽤系统中，出现⼀些具体场景时，如何对记忆进⾏管理。例如当消息记录过多，我们需要进⾏消息裁剪、总结消息、消息删除等操作。

要再说明⼀点，既然是应⽤层能⼒，我们应该对记忆的存储⽅式有所选择。如下所示：

python 复制代码

# 开发阶段：内存存储
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

# ⽣产阶段：数据库
from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver
from langgraph.store.postgres import PostgresStore

修剪消息

⼤多数LLM都有⼀个最⼤⽀持的上下⽂窗⼝。决定何时截断消息的⼀种⽅法是对消息历史记录中的令牌进⾏计数，并在接近该限制时截断。

消息裁剪⽅法可以参考LangChain篇章部分的内容。

python 复制代码

from langchain_core.messages.utils import trim_messages
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph, START, MessagesState
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", temperature=0)
def call_model(state: MessagesState):
	# 只保留最近的128个token的消息
	messages = trim_messages(
		state["messages"],
		strategy="last", # 策略：保留最后的部分
		token_counter=model, # 计算token数量
		max_tokens=128, # 最⼤token数
		start_on="human", # 从⽤⼾消息开始
		end_on=("human", "tool"), # 结束于⽤⼾或⼯具消息
	) 
	response = model.invoke(messages)
	return {"messages": [response]}

checkpointer = InMemorySaver()
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node(call_model)
builder.add_edge(START, "call_model")
graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer)

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
graph.invoke({"messages": "hi, my name is bob"}, config)
graph.invoke({"messages": "write a short poem about cats"}, config)
graph.invoke({"messages": "now do the same but for dogs"}, config)
final_response = graph.invoke({"messages": "what's my name?"}, config)

final_response["messages"][-1].pretty_print()

删除消息

可以从图状态中删除消息以管理消息历史记录。当想要删除特定消息或清除整个消息历史记录时，这⾮常有⽤。

python 复制代码

def call_model(state: MessagesState):
	messages = state["messages"]
	if len(messages) > 6:
		# 删除最早的6条消息
		return {
			"messages": [RemoveMessage(id=m.id) for m in messages[:6]]
		}
		response = model.invoke(messages)
		return {"messages": [response]}
		
# ....
# 测试：可以发现只剩最后⼀条消息了
for message in final_response["messages"]:
	message.pretty_print()

删除所有消息：

python 复制代码

from langgraph.graph.message import REMOVE_ALL_MESSAGES

def call_model(state: MessagesState):
	return {"messages": [RemoveMessage(id=REMOVE_ALL_MESSAGES)]}

注意：删除后消息⽆法恢复，要确保删除后的对话仍然是有效的。

总结消息

实际上，修剪或删除消息也会存在问题：可能会因剔除消息⽽丢失信息。因此，某些应⽤更希望将消息历史记录进⾏总结，把旧的对话内容总结成简短摘要，保留关键信息，以代替冗⻓的历史记录。

我们可以先将State进⾏扩展，除了对话记录，还包含⼀个总结摘要字段：

python 复制代码

from langgraph.graph import MessagesState

class State(MessagesState):
	summary: str

现在要求：

对话记录：记录新的对话与结果
摘要：每次对话完成，需要进⾏总结。
完成总结摘要后，可以删除历史对话。

那么，在每次调⽤LLM时，便可以根据【新的请求】与【总结摘要信息】共同构建提示词来完成请求。

完整代码如下所示：

python 复制代码

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain_core.messages import HumanMessage, RemoveMessage
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph, START, MessagesState
model = init_chat_model("gpt-4o-mini", temperature=0)
class State(MessagesState):
summary: str
def call_model(state: State):
# 使⽤历史总结+最新消息发起调⽤
summary = state.get("summary", "")
messages = model.invoke([HumanMessage(content=summary)] +
state["messages"])
return {"messages": messages}
def summarize_conversation(state: State):
""" ⽣成历史总结 """
# 1. 创建总结提⽰词
summary = state.get("summary", "")
if summary: # 有摘要，扩展
summary_message = (
f"这是到⽬前为⽌的对话摘要：{summary}\n\n"
"基于上⾯的新消息扩展摘要："
)
else: # ⽆摘要，新增
summary_message = "创建上⾯对话的摘要："
# 2. ⽣成新总结：【消息列表】+【历史总结】调⽤模型
messages = state["messages"] + [HumanMessage(content=summary_message)]
response = model.invoke(messages)
# 3. 删除历史对话：除了最新的AI消息,都可以删除
return {
"summary": response.content, # 历史总结
"messages": [RemoveMessage(id=m.id) for m in state["messages"][:-1]] #
保留最后的消息是为了打印结果
}
checkpointer = InMemorySaver()
builder = StateGraph(State)
builder.add_node(call_model)
builder.add_node("summarize", summarize_conversation)
builder.add_edge(START, "call_model")
builder.add_edge("call_model", "summarize") # 每次对话完，进⾏总结
graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer)
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
graph.invoke({"messages": "hi, my name is bob"}, config)
graph.invoke({"messages": "write a short poem about cats"}, config)
graph.invoke({"messages": "now do the same but for dogs"}, config)
final_response = graph.invoke({"messages": "what's my name?"}, config)
final_response["messages"][-1].pretty_print()
print("\nSummary:", final_response["summary"])
# 打印结果如下：
# ================================== Ai Message
==================================
# Your name is Bob.
# Summary: 对话摘要：⽤⼾⾃我介绍为Bob，并询问如何获得帮助。随后，⽤⼾请求写⼀⾸关于猫的
短诗。接着，⽤⼾⼜请求写⼀⾸关于狗的短诗。⽤⼾对动物的诗歌表现出兴趣，可能希望进⼀步探讨与宠物相关的主题或创作。

实际上，⽆需每次调⽤后都进⾏总结，可设置阈值进⾏总结。只需判断消息数量 > 阈值，再进⾏总结与删除即可。

扩展：LangMem是⼀个由LangChain维护的库。它提供了可与任何存储系统⼀起使⽤的功能原语，也提供了与LangGraph存储层的本机集成。例如上述我们⼿动完成的汇总消息功能，在

LangMem中专⻔提供了记忆管理库（如：SummarizationNode），简化了总结消息的过程。有兴趣的同学可以⾃⾏了解。

🦋 ⼈机交互（Human-in-the-loop）

什么是⼈机交互？想象有以下场景：

AI⾃动发送邮件前，你想亲⾃最后确认⼀遍内容
AI⽣成⽂章后，你想亲⾃⼿动修改⼏个段落
...

在AI系统中，我们希望可以在AI⾃动流程中插⼊⼀个"暂停键"，等待⼈类输⼊后再继续，这就是⼈机交互功能。

🎀 核⼼概念：中断（Interrupts）

想要完成⼈机交互能⼒，需要⽤到LangGraph基于持久化实现的【中断】能⼒！中断就像打游戏⼀样，当玩家⽆法通关某关卡时，希望暂停游戏（中断），攻略⼀下后再继续游戏：

⽤户可以在游戏过程中主动按下"存档键"；
此时会将游戏当前状态等信息进⾏存档，保存下来；（实现游戏过程的中断）
当我们攻略后想继续游戏时，就可以读取存档继续玩。（恢复游戏继续）

在LangGraph中，中断允许⼯作流执⾏时在特定点暂停，等待外部输⼊后再继续执⾏。

🎀 中断如何实现？

在⼯作流中，想要实现暂停与恢复很简单，只需要：

通过调⽤ interrupt() ⽅法中断执⾏流程，依靠持久化能⼒，保存当前状态。
外部⽤户通过发送 Command 对象，使得⼯作流恢复执⾏流程。

交互流程如下图所示：

直接看代码：

python 复制代码

from typing import TypedDict
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.types import interrupt, Command

class State(TypedDict):
	input: str
	output: str

def hello_node(state: State):
	# 主动喊"停！"，并传递提⽰信息
	human = interrupt("暂停，是否继续？") # 第⼀次运⾏会停在这⾥
	if human == "yes":
		return {"output": "你好，我是你的贴⼼助⼿！"}
	else:
		return {"output": "拜拜"}

builder = StateGraph(State)
builder.add_node(hello_node)
builder.add_edge(START, "hello_node")
# 必须指定checkpointer，以在每个步骤后保存图状态。
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

# 必须使⽤thread_id运⾏ Graph，相当于告诉系统读哪个存档。
config = {"configurable": {"thread_id": "human_1"}}

# 步骤1：启动，触发暂停
first = graph.invoke({"input": "hi"}, config=config)
print(first) # 看到提问:__interrupt__

# 步骤2：恢复，把答案交回去
second = graph.invoke(Command(resume="no"), config=config)
print(second["output"])

代码关键点：

编译图时：必须指定 checkpointer ，以在每个步骤后保存图状态。
调⽤ interrupt() 时：表示主动喊"停！"，并传递提示信息。
使⽤ invoke/stream 恢复执⾏，需使⽤ Command(resume=...) 语法。
- resume 表示传回AI的响应值
- 必须使⽤ thread_id 运⾏Graph，相当于告诉系统读哪个存档。

因此实现了中断，便是实现了⼈机交互模式。

🎀 中断的⻩⾦法则（规则和限制）

只传能序列化的简单数据

复杂值⽆法进⾏传递，例如不要传函数、类实例、数据库连接等。只传能序列化的简单数据，如字符串、数字、布尔、简单字典/列表。

不应该将 interrupt() 调⽤包裹在 try/except 代码块中

错误做法是：如果将 interrupt() 调⽤包裹在通⽤的 try/except Exception 或 try/except （空）代码块中，你编写的代码会提前捕获这个特殊异常。这会导致运⾏时系统⽆法感知到中断，从⽽使 interrupt() 功能失效。

反⾯示例❌：

python 复制代码

def node_a(state: State):
	# ❌ 错误：在try/except中包装中断
	try:
		interrupt("What's your name?")
	except Exception as e:
		print(e)
	return state

根本原因是 interrupt() 函数内部通过抛出⼀个特殊的异常来实现暂停执⾏。这个异常需要被 LangGraph的运⾏时系统捕获，以触发状态的保存和等待。

正确做法：

分离逻辑：将 interrupt() 调⽤与可能引发其他异常的代码分开。先调⽤ interrupt() ，然后再处理可能出错的操作。
精确捕获：在 try/except 块中只捕获你预期会发⽣的、⾮常具体的异常类型（例如 NetworkException ）。这样， interrupt() 抛出的特殊异常就不会被你的代码捕获，⽽能顺利传递给运⾏时系统。

这部分是⼀个重要的警告，旨在避免开发者因使⽤常规的错误处理模式⽽导致 interrupt() 机制失效。其核⼼是必须让 interrupt() 抛出的特殊异常能够"逃逸"出你编写的节点函数，以便被 LangGraph运⾏时正确处理。

中断前的动作要"幂等"

⾮常重要的是：当节点恢复执⾏时，发起中断的节点会从头再跑⼀遍。因此，对于中断前的代码，会多重复执⾏！

如果这些代码包含⾮幂等的副作⽤操作（如创建记录、发送消息、扣款等），每次恢复都会重复这些操作。这可能导致数据重复、不⼀致或意外⾏为。

幂等性：⼀个操作⽆论执⾏⼀次还是多次，产⽣的效果都相同。

维护一个状态

正⾯示例✔：

将副作⽤分离到独⽴节点，中断节点单独处理中断

python 复制代码

# 将副作⽤分离到独⽴节点
def approval_node(state: State):
	# 只处理中断
	approved = interrupt("Approve this change?")
	return {"approved": approved}

def notification_node(state: State):
	# ✅ 正确：副作⽤在独⽴节点中，仅在获得批准后执⾏⼀次
	if state["approved"]:
		send_notification(user_id=state["user_id"], status="approved")
	return state

这⼀规则的核⼼是：确保在 interrupt() 调⽤之前执⾏的所有操作都是幂等的，或者将⾮幂等操作移到 interrupt() 调⽤之后。这是为了避免因节点重新执⾏⽽导致的重复副作⽤，确保系统的数据⼀致性和预期⾏为。

中断顺序固定

在同⼀个节点中使⽤多个 interrupt() 调⽤时需要注意的顺序和索引匹配规则。LangGraph使⽤严格的索引顺序来匹配恢复值：

恢复执⾏从头开始：节点恢复时会从开头重新运⾏，⽽不是从中断的精确⾏继续。
索引匹配：LangGraph为每个执⾏任务维护⼀个恢复值列表。遇到 interrupt() 时，按顺序从这个列表中取对应的值。
顺序必须⼀致：中断调⽤的顺序在每次执⾏中必须完全相同。
中断点数量和顺序必须是确定性的，不能依赖运行时状态动态改变。

如果没执行完也会失败

🎀 ⼈机交互的应⽤场景

使⽤中断来实现需要⼈⼯介⼊的交互式⼯作流有四种常⻅模式：

审批或拒绝：在执⾏关键操作（如API调⽤、数据库更改）之前暂停流程，等待⼈⼯批准或拒绝。根据返回的指令，流程图会路由到不同的分⽀。
审查和编辑状态：暂停流程，让⼈⼯可以审查并修改流程图当前的状态（例如，LLM⽣成的⽂本内容），然后将编辑后的内容传回，更新状态并继续执⾏。
在⼯具中中断：将中断直接置于⼯具函数内部。当LLM调⽤该⼯具时，流程会⾃动暂停，允许⼈⼯在⼯具实际执⾏前审查、编辑其调⽤参数或直接取消调⽤。
验证⼈⼯输⼊：通过循环使⽤中断，反复要求⼈⼯输⼊，直到输⼊内容通过验证（例如，确保输⼊⼀个有效的正数年龄）。这适⽤于需要收集和验证数据的场景。

这部分的核⼼思想是：中断功能解锁了"暂停执⾏并等待外部输⼊"的能⼒，从⽽使得构建⼈机交互（human-in-the-loop）的应⽤成为可能。每个模式都附带了简明的代码示例，展示了如何在中途暂停、如何将信息传递给外部系统，以及如何在获得响应后恢复执⾏。

批准或拒绝（Approveorreject）

这是中断功能最常⻅的⼀种⽤途。在执⾏关键性操作（例如调⽤API、修改数据库、进⾏⾦融交易等）之前，暂停图（graph）的执⾏，等待⼈⼯（如管理员、⽤户）的批准或拒绝。

实现⽅式：

在节点中使⽤ interrupt() 函数暂停执⾏。传⼊⼀个包含审批问题、操作详情等信息的 JSON 可序列化对象，该对象会显示在调⽤结果 result["interrupt"] 中。
当图被暂停后，外部系统（如UI界⾯）可以根据 interrupt 中的信息向⽤户展示审批请求。
⼈⼯做出决定（批准或拒绝）后，通过再次调⽤图并传⼊ Command(resume=...) 来恢复执⾏。
恢复时，传⼊ Command(resume=True) 表示批准，传⼊ Command(resume=False) 表示拒绝。
节点代码会接收这个 resume 值作为 interrupt() 函数的返回值，然后根据该值，使⽤ Command(goto=...) 将流程路由到不同的后续节点（例如"proceed"节点或"cancel"节点）。
Command(goto=...) 表示要导航到的下⼀个节点的名称

【练习】AI转账前进⾏⼈⼯审批

python 复制代码

# 中断案例

from typing import TypedDict, Optional, Literal

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START, END
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.types import interrupt, Command


class ApprovalState(TypedDict):
    action_details: str        # 操作详情（如"转账30000元"）
    status: Optional[Literal["等待", "批准", "拒绝"]]   # 审批状态

# 1. 保存审批状态，由条件边决定后续流程
# def approval_node(state:ApprovalState):
#     decision = interrupt({
#         "question": "是否批准此操作？",
#         "details": state["action_details"],
#         "ops": "请输入【批准】或【拒绝】"
#     })
#
#     return {
#         "status": decision
#     }

# 2. 节点中，直接判断后续执行流程
def approval_node(state: ApprovalState):
    decision = interrupt({
        "question": "是否批准此操作？",
        "details": state["action_details"],
        "ops": "请输入【批准】或【拒绝】"
    })
    if decision == "批准":
        next_node = "proceed_node"
    else:
        next_node = "cancel_node"

    return Command(goto=next_node)

def proceed_node(state:ApprovalState):
    print("批准")
    return {"status": "批准"}

def cancel_node(state:ApprovalState):
    print("取消")
    return {"status": "取消"}

builder = StateGraph(ApprovalState)
builder.add_node(approval_node)
builder.add_node(proceed_node)
builder.add_node(cancel_node)
builder.add_edge(START, "approval_node")

# def approval(state:ApprovalState):
#     if state["status"] == "批准":
#         return "proceed_node"
#     else:
#         return "cancel_node"
#
# # 条件边：根据人工审核结果决定后续流程
# builder.add_conditional_edges(
#     "approval_node",
#     approval,
#     ["proceed_node", "cancel_node"]
# )
builder.add_edge("proceed_node", END)
builder.add_edge("cancel_node", END)
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
print(graph.invoke({"action_details": "转账30000元", "status": "等待"}, config=config))

print(graph.invoke(Command(resume="批准"), config=config))

查看和编辑状态（Reviewandeditstate）

该场景表示在流程执⾏过程，使⽤中断功能让⼈进⾏审查和编辑状态内容。

【练习】⼈⼯审核AI⽂档内容，并进⾏编辑

示例如下：

python 复制代码

# 查看和编辑状态
from typing import TypedDict

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START, END
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.types import interrupt, Command


class State(TypedDict):
    text: str

def review_node(state: State):
    """通过中断，让审查者编辑生成的内容"""

    updated = interrupt({
        "instruction": "查看并编辑内容",
        "content": state["text"]
    })

    if updated["success"] == "true":
        return {}
    else:
        return {
            "text": updated["content"]
        }

builder = StateGraph(State)
builder.add_node(review_node)
builder.add_edge(START, "review_node")
builder.add_edge("review_node", END)
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
result1 = graph.invoke({"text": "初始文章...."}, config=config)
print(result1["__interrupt__"])

# .... 审核中 ....

print(graph.invoke(Command(resume={"success": "false", "content": "编辑后的文章..."}), config=config))

除此之外，还允许：

⼈⼯审查和修改LLM⽣成的内容（如⽂本、数据）
在继续执⾏前纠正错误、添加信息或进⾏微调
适⽤于需要质量控制或专业审核的⾃动化流程

注意恢复时传⼊的内容会完全替换原始内容。如果需要部分编辑，可以在中断载荷中标记可编辑部分。

在⼯具中中断（Interruptsintools）

还⽀持将中断功能直接嵌⼊到⼯具（tool）函数内部，从⽽实现在⼯具调⽤前进⾏⼈⼯审查和⼲预的能⼒。

关键特点如下：

中断逻辑内置于⼯具，⽽⾮图的节点中。
⼯具变得"智能"，知道何时需要⼈⼯批准。
⼯具可以在任何图中使⽤，⾃动具备中断能⼒

【练习】AI发送邮件前，⼈⼯审查邮件内容

代码如下：

python 复制代码

import operator
from typing import TypedDict, Annotated
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.tools import tool
from langchain_core.messages import AnyMessage, SystemMessage, ToolMessage,
HumanMessage
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START, END
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.types import interrupt, Command

class MessagesState(TypedDict):
	messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]

@tool
def send_email(to: str, subject: str, body: str):
	"""发送电⼦邮件给收件⼈"""
	# 在发送前暂停
	response = interrupt({
		"action": "发送邮件",
		"to": to,
		"subject": subject,
		"body": body,
		"message": "同意发送这封邮件吗？",
	})
	if response.get("action") == "同意":
		final_to = response.get("to", to)
		final_subject = response.get("subject", subject)
		final_body = response.get("body", body)
		# 实际发送邮件（此处为⽰例，仅打印）
		email_info = f"收件⼈：{final_to} 主题：{final_subject} 正⽂：
	{final_body}"
	print(f"[发送邮件] {email_info}")
		return email_info
	return "⽤⼾取消邮件"

# 使⽤绑定⼯具的模型
model_with_tools = init_chat_model("gpt-4o-mini",
temperature=0).bind_tools([send_email])
def llm_call(state: dict):
"""LLM决定是否调⽤⼯具"""
messages = model_with_tools.invoke(
[SystemMessage(content="你⽀持调⽤⼯具进⾏邮件发送。")]
+ state["messages"]
) #
直接调⽤⼯具（为了演⽰效果）
if messages.tool_calls:
tool_call = messages.tool_calls[0]
tool_result = send_email.invoke(tool_call["args"])
return {"messages": [ToolMessage(content=tool_result,
tool_call_id=tool_call["id"])]}
return {"messages": [messages]}
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("llm_call", llm_call)
builder.add_edge(START, "llm_call")
builder.add_edge("llm_call", END)
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())
config = {"configurable": {"thread_id": "email-workflow"}}
initial = graph.invoke(
{"messages": [HumanMessage(content="发送电⼦邮件⾄alice@example.com，主题是：
请假，内容是：理由如下...")]},
config=config
) p
rint(initial["__interrupt__"]) # -> [Interrupt(value={'action': '...', ...})]
# ⽤批准和可选编辑的参数恢复
resumed = graph.invoke(
# Command(resume={"action": "同意", "subject": "病假"}),
Command(resume={"action": "不同意"}),
config=config,
) p
rint(resumed["messages"][-1]) # -> ⼯具调⽤结果

验证⼈⼯输⼊（Validatinghumaninput）

该场景使⽤中断功能在循环中验证⼈类输⼊，直到输⼊有效为⽌。

【练习】⽤户注册流程中的年龄验证

python 复制代码

from typing import TypedDict
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.types import Command, interrupt

class FormState(TypedDict):
	age: int | None

def get_age_node(state: FormState):
	prompt = "你多⼤了？"
	while True:
		answer = interrupt(prompt) # 有效载荷出现在 result["__interrupt__"] 中
		if isinstance(answer, int) and answer > 0:
			return {"age": answer}
		# 每次验证失败后，提⽰信息会更新
		prompt = f"'{answer}' 不是⼀个有效的年龄。请输⼊正数。"

# 构建图
builder = StateGraph(FormState)
builder.add_node(get_age_node)
builder.add_edge(START, "get_age_node")
builder.add_edge("get_age_node", END)
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

config = {"configurable": {"thread_id": "form-1"}}
# ⾸次调⽤：显⽰初始提⽰
first = graph.invoke({"age": None}, config=config)
print(first["__interrupt__"]) # -> [Interrupt(value='你多⼤了？', ...)]

# 提供⽆效数据：节点重新提⽰
retry = graph.invoke(Command(resume="三⼗"), config=config)
print(retry["__interrupt__"]) # -> [Interrupt(value="'三⼗' 不是⼀个有效的年龄...", ...)]

# 提供有效数据：循环退出，状态更新
final = graph.invoke(Command(resume=30), config=config)
print(final["age"]) # -> 30

🦋 时间旅⾏（TimeTravel）

🎀 时间旅⾏是什么？

AI⼯作流具有⾮确定性：⼤语⾔模型每次运⾏可能产⽣不同结果。且复杂任务需要多个AI调⽤协同完成时，错误可能出现在任何步骤，难以定位。

LangGraph的⼯作⽅式：每个节点执⾏后都会⾃动"存档"。时间旅⾏允许⽤户重放先前的执⾏以查看或调试特定的步骤。

这个能⼒会很有⽤：

分析推理过程：理解AI如何得出最终结果，学习成功的决策路径。（看看AI是怎么"想"出好答案的）
定位和修复错误：精确找到错误发⽣的节点，测试修复⽅案⽽不影响原始流程。（找出AI在哪⼀步"想歪了"）
探索替代⽅案：尝试不同的输⼊或中间状态，⽐较不同路径的效果。（试试不同的选择会不会更好）

🎀 时间旅⾏四步法

第⼀步：初始执⾏⼯作流

伪代码：

python 复制代码

# 编译需要checkpointer
graph = workflow.compile(checkpointer=InMemorySaver())

# 创建执⾏线程
import uuid
config = {
	"configurable": {
		"thread_id": uuid.uuid4(), # 唯⼀线程标识
	}
} 

# 执⾏⼯作流
state = graph.invoke({}, config)

第⼆步：查看历史检查点

伪代码：

python 复制代码

# 获取所有历史状态（按时间倒序）
states = list(graph.get_state_history(config))
for state in states:
	print(f"检查点ID: {state.config['configurable']['checkpoint_id']}")
	print(f"下⼀步节点: {state.next}")
	print(f"当前状态: {state.values}")
	print("-" * 50)

# 输出⽰例：
# 检查点ID: 1f0d4d2b-bdc2-6f06-8002-9b67bb1d3867
# 下⼀步节点: ()
# 当前状态: {'...': '...'}
# 检查点ID: 1f0d4d2b-9506-6bf8-8001-6af0cdc2fea0
# 下⼀步节点: ('write_joke',)
# 当前状态: {'...': '...'}
# 检查点ID: 1f0d4d2b-7a6e-6dd7-8000-5cc1931477df
# 下⼀步节点: ('generate_topic',)
# 当前状态: {}
# 检查点ID: 1f0d4d2b-7a6c-643e-bfff-77054fa568c8
# 下⼀步节点: ('__start__',)
# 当前状态: {}

第三步：修改状态（可选）

update_state 更新状态（会创建新的检查点分⽀）
原始检查点保持不变
新分⽀可以独⽴发展

伪代码：

python 复制代码

# 选择特定检查点
selected_state = states[1] # 写笑话之前的检查点
# 修改状态数据
new_config = graph.update_state(
	selected_state.config, # 原始配置
	values={"topic": "程序员"} # 修改主题
)

第四步：从检查点恢复执⾏

输⼊为 None ，因为状态已在检查点中
配置必须包含有效的 checkpoint_id ：通过指定 thread_id 和 checkpoint_id 来调⽤图，可以从历史某个检查点开始重放执⾏，⽤于调试或探索不同路径。
执⾏从指定检查点继续，⽣成新的历史分⽀

python 复制代码

# 从修改后的检查点继续执⾏
result = graph.invoke(None, new_config) # 输⼊为None，因为状态已存在
print(result["joke"]) # 输出关于程序员的新笑话

🎀 【完整示例】AI笑话⽣成器

我们要创建⼀个⽣成笑话的系统：

第⼀步：想⼀个主题
第⼆步：根据主题写笑话

python 复制代码

from typing import TypedDict

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.constants import START
from langgraph.graph import StateGraph


class State(TypedDict):
    topic: str
    joke: str


model = init_chat_model("gpt-4o-mini")
def generate_topic(state: State):
    """生成笑话主题"""
    return {
        "topic": model.invoke("生成一个搞笑的笑话主题，仅生成5个字以内的主题").content
    }

def generate_joke(state: State):
    """根据主题生成笑话"""
    return {
        "joke": model.invoke(f"写一个关于{state['topic']}的笑话").content
    }

builder = StateGraph(State)
builder.add_sequence([generate_topic, generate_joke])
builder.add_edge(START, "generate_topic")
graph = builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

# 1. 执行一次工作流，产生历史记录
print(graph.invoke({}, config=config))

# 2. 获取历史记录，找到要修改的状态快照
states = list(graph.get_state_history(config))
print(states[0])
print(states[1])
print(states[2])
# states list 顺序：按照时间排序
update = states[1]
# update.values 是当前的state
print(update.values["topic"])
print(update.config)

# 3. 更新状态
# update.config 中包含：线程id、状态快照id
new_config = graph.update_state(update.config, values={"topic": "程序员有趣的事"}, as_node="generate_topic")

# 4. 使用新的状态重放
print(graph.invoke(None, config=new_config))

五：🔥 持久化⼩结

在LangGraph中，持久化能⼒提供了：

⾃动化：在使⽤LangGraph时，持久化基础设施（检查点和存储）是⾃动处理的，⽆需⼿动配置。
多种存储后端：提供了多种检查点存储后端，包括内存（ InMemorySaver ⽤于开发测试）、Postgres（ PostgresSaver ⽤于⽣产）。

基于上述技术，LangGraph⽀持以下强⼤功能：

掌握了这些能⼒，我们就能构建出复杂、可靠、且包含记忆能⼒的AI系统。

六：🔥 共勉

😋 以上就是我对 【LangGraph】持久化（Persistence） 的理解, 觉得这篇博客对你有帮助的，可以点赞收藏关注支持一波~ 😉

【LangGraph】持久化（Persistence）

目录

一：🔥 什么是持久化能⼒？

二：🔥 线程级持久化

🦋 线程级持久化是怎么⼯作的？

🦋 核⼼概念

🎀 Threads（线程）

🎀 Checkpoints（检查点）

🦋 线程级持久化使⽤姿势

🎀 步骤⼀：配置 checkpointer 持久化存储

⽅式1：内存存储

⽅式2：使⽤Postgres存储库

🎀 步骤⼆：使⽤Thread进⾏执⾏

🎀 其他基本⽤法

获取状态快照

获取状态历史记录

重放

更新状态

三：🔥 跨会话持久化

🦋 Checkpoint 的局限性

🎀 问题场景：跨会话信息丢失

🎀 现实世界的需求：从"单次对话"到"终⾝服务"

🦋 解决⽅案：引⼊Store

🎀 存储vs检查点

🎀 引⼊Store后，AI应⽤架构的范式转变

🦋 跨会话持久化使⽤姿势

🎀 ⽅式1：内存存储

Store基本⽤法

在LangGraph中使⽤Store

语义搜索

🎀 ⽅式2：Postgres存储库

四：🔥 持久化实现的三⼤应⽤能⼒

🦋 记忆（Memory）

🎀 记忆概念

🎀 管理短期记忆

修剪消息

删除消息

总结消息

🦋 ⼈机交互（Human-in-the-loop）

🎀 核⼼概念：中断（Interrupts）

🎀 中断如何实现？

🎀 中断的⻩⾦法则（规则和限制）

只传能序列化的简单数据

不应该将 interrupt() 调⽤包裹在 try/except 代码块中

中断前的动作要"幂等"

中断顺序固定

🎀 ⼈机交互的应⽤场景

批准或拒绝（Approveorreject）

查看和编辑状态（Reviewandeditstate）

在⼯具中中断（Interruptsintools）

验证⼈⼯输⼊（Validatinghumaninput）

🦋 时间旅⾏（TimeTravel）

🎀 时间旅⾏是什么？

🎀 时间旅⾏四步法

第⼀步：初始执⾏⼯作流

第⼆步：查看历史检查点

第三步：修改状态（可选）

第四步：从检查点恢复执⾏

🎀 【完整示例】AI笑话⽣成器

五：🔥 持久化⼩结

六：🔥 共勉