使用服务端API进行时间旅行

LangGraph 提供了 时间旅行 功能，可以从先前的检查点恢复执行，既可以重放相同的状态，也可以修改它以探索替代方案。在所有情况下，恢复过去的执行都会在历史中产生一个新的分支。

要通过 LangSmith 部署 API（通过 LangGraph SDK）进行时间旅行：

1. 运行图：使用 LangGraph SDK 的 client.runs.wait 或 client.runs.stream API 运行图并传入初始输入。
2. 在现有线程中识别检查点：使用 client.threads.get_history 方法检索特定 thread_id 的执行历史，并定位所需的 checkpoint_id。 或者，在希望执行暂停的节点之前设置一个 断点。然后，您可以找到记录到该断点的最近检查点。
3. （可选）修改图状态：使用 client.threads.update_state 方法修改图在检查点处的状态，并从替代状态恢复执行。
4. 从检查点恢复执行：使用 client.runs.wait 或 client.runs.stream API，输入为 None，并指定相应的 thread_id 和 checkpoint_id。

在工作流中使用时间旅行

示例图

from typing_extensions import TypedDict, NotRequired
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

class State(TypedDict):
    topic: NotRequired[str]
    joke: NotRequired[str]

model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0,
)

def generate_topic(state: State):
    """LLM调用，为笑话生成一个主题"""
    msg = model.invoke("给我一个有趣的笑话主题")
    return {"topic": msg.content}

def write_joke(state: State):
    """LLM调用，根据主题编写笑话"""
    msg = model.invoke(f"写一个关于 {state['topic']} 的短笑话")
    return {"joke": msg.content}

# 构建工作流
builder = StateGraph(State)

# 添加节点
builder.add_node("generate_topic", generate_topic)
builder.add_node("write_joke", write_joke)

# 添加边以连接节点
builder.add_edge(START, "generate_topic")
builder.add_edge("generate_topic", "write_joke")

# 编译
graph = builder.compile()

1. 运行图

Python

from langgraph_sdk import get_client
client = get_client(url=<DEPLOYMENT_URL>)

# 使用部署时命名为 "agent" 的图
assistant_id = "agent"

# 创建一个线程
thread = await client.threads.create()
thread_id = thread["thread_id"]

# 运行图
result = await client.runs.wait(
    thread_id,
    assistant_id,
    input={}
)

JavaScript

import { Client } from "@langchain/langgraph-sdk";
const client = new Client({ apiUrl: <DEPLOYMENT_URL> });

// 使用部署时命名为 "agent" 的图
const assistantID = "agent";

# 创建一个线程
const thread = await client.threads.create();
const threadID = thread["thread_id"];

// 运行图
const result = await client.runs.wait(
  threadID,
  assistantID,
  { input: {}}
);

cURL

创建线程：

curl --request POST \
--url <DEPLOYMENT_URL>/threads \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{}'

运行图：

curl --request POST \
--url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/runs/wait \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data "{
  \"assistant_id\": \"agent\",
  \"input\": {}
}"

2. 识别检查点

Python

# 状态按时间倒序返回。
states = await client.threads.get_history(thread_id)
selected_state = states[1]
print(selected_state)

JavaScript

// 状态按时间倒序返回。
const states = await client.threads.getHistory(threadID);
const selectedState = states[1];
console.log(selectedState);

cURL

curl --request GET \
--url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/history \
--header 'Content-Type: application/json'

3. 更新状态

update_state 将创建一个新的检查点。新的检查点将与同一个线程关联，但会有一个新的检查点 ID。

Python

new_config = await client.threads.update_state(
    thread_id,
    {"topic": "chickens"},
    checkpoint_id=selected_state["checkpoint_id"]
)
print(new_config)

JavaScript

const newConfig = await client.threads.updateState(
  threadID,
  {
    values: { "topic": "chickens" },
    checkpointId: selectedState["checkpoint_id"]
  }
);
console.log(newConfig);

cURL

curl --request POST \
--url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/state \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data "{
  \"assistant_id\": \"agent\",
  \"checkpoint_id\": <CHECKPOINT_ID>,
  \"values\": {\"topic\": \"chickens\"}
}"

4. 从检查点恢复执行

Python

await client.runs.wait(
    thread_id,
    assistant_id,
    input=None,
    checkpoint_id=new_config["checkpoint_id"]
)

JavaScript

await client.runs.wait(
  threadID,
  assistantID,
  {
    input: null,
    checkpointId: newConfig["checkpoint_id"]
  }
);

cURL

curl --request POST \
--url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/runs/wait \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data "{
  \"assistant_id\": \"agent\",
  \"checkpoint_id\": <CHECKPOINT_ID>
}"

了解更多

• LangGraph 时间旅行指南：了解更多关于在 LangGraph 中使用时间旅行的信息。

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