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部署快速入门

本指南将向您展示如何为云部署设置和使用 LangGraph Platform。

先决条件

在开始之前，请确保您已满足以下条件：

1. 在 GitHub 上创建仓库

要将应用程序部署到 LangGraph Platform，您的应用程序代码必须位于 GitHub 仓库中。支持公共仓库和私有仓库。对于本快速入门，请使用 new-langgraph-project 模板 作为您的应用程序：

  1. 转到 new-langgraph-project 仓库 或 new-langgraphjs-project 模板。
  2. 点击右上角的 Fork 按钮，将仓库 fork 到您的 GitHub 账户。
  3. 点击 Create fork。

2. 部署到 LangGraph Platform

  1. 登录 LangSmith。
  2. 在左侧边栏中，选择 Deployments。
  3. 点击 + New Deployment 按钮。将打开一个窗格，您可以在其中填写必填字段。
  4. 如果您是首次使用或正在添加 ранее 未连接过的私有仓库，请点击 Import from GitHub 按钮并按照说明连接您的 GitHub 账户。
  5. 选择您的 New LangGraph Project 仓库。

  6. 点击 Submit 进行部署。

    这可能需要大约 15 分钟才能完成。您可以在 Deployment details 视图中查看状态。

注意： 此处可能存在翻译不准确的地方，因为我无法访问您的项目。

3. 在 LangGraph Studio 中测试您的应用程序

部署应用程序后：

  1. 选择您刚创建的部署以查看更多详细信息。

  2. 点击右上角的 LangGraph Studio 按钮。

    LangGraph Studio 将打开以显示您的图形。

    image
    在 LangGraph Studio 中运行的示例图形。

4. 获取部署的 API URL

  1. 在 LangGraph 的 Deployment details 视图中，点击 API URL 将其复制到剪贴板。
  2. 点击 URL 将其复制到剪贴板。

5. 测试 API

现在您可以测试 API：

  1. 安装 LangGraph Python SDK：

    pip install langgraph-sdk

  2. 向助手发送消息（无线程运行）：

    from langgraph_sdk import get_client

client = get_client(url="your-deployment-url", api_key="your-langsmith-api-key")

async for chunk in client.runs.stream(
    None,  # Threadless run
    "agent", # Assistant name. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

  1. 安装 LangGraph Python SDK：

    pip install langgraph-sdk

  2. 向助手发送消息（无线程运行）：

    from langgraph_sdk import get_sync_client

client = get_sync_client(url="your-deployment-url", api_key="your-langsmith-api-key")

for chunk in client.runs.stream(
    None,  # Threadless run
    "agent", # Assistant name. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

  1. 安装 LangGraph JS SDK

    npm install @langchain/langgraph-sdk

  2. 向助手发送消息（无线程运行）：

    const { Client } = await import("@langchain/langgraph-sdk");

const client = new Client({ apiUrl: "your-deployment-url", apiKey: "your-langsmith-api-key" });

const streamResponse = client.runs.stream(
    null, // Threadless run
    "agent", // Assistant ID
    {
        input: {
            "messages": [
                { "role": "user", "content": "What is LangGraph?"}
            ]
        },
        streamMode: "messages",
    }
);

for await (const chunk of streamResponse) {
    console.log(`Receiving new event of type: ${chunk.event}...`);
    console.log(JSON.stringify(chunk.data));
    console.log("\n\n");
}

curl -s --request POST \
    --url <DEPLOYMENT_URL>/runs/stream \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --header "X-Api-Key: <LANGSMITH API KEY> \
    --data "{
        \"assistant_id\": \"agent\",
        \"input\": {
            \"messages\": [
                {
                    \"role\": \"human\",
                    \"content\": \"What is LangGraph?\"
                }
            ]
        },
        \"stream_mode\": \"updates\"
    }"

后续步骤

恭喜！您已使用 LangGraph Platform 部署了应用程序。

您可以查看以下其他资源：