子图 - LangChain中文版文档

本指南解释使用子图的机制。子图是用作另一个图中节点的图。子图适用于：

构建多智能体系统
在多个图中重用一组节点
分配开发工作：当你希望不同团队独立处理图的不同部分时，你可以将每个部分定义为子图，只要遵守子图接口（输入和输出模式），父图就可以在不了解子图任何细节的情况下构建

设置

npm install @langchain/langgraph

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定义子图通信

添加子图时，你需要定义父图和子图之间如何通信：

模式	何时使用	状态模式
在节点内调用子图	父图和子图具有不同的状态模式（没有共享键），或者你需要在它们之间转换状态	你编写一个包装函数，将父图状态映射到子图输入，并将子图输出映射回父图状态
将子图添加为节点	父图和子图共享状态键——子图从与父图相同的通道读取和写入	你将编译后的子图直接传递给 `add_node`——不需要包装函数

在节点内调用子图

当父图和子图具有不同的状态模式（没有共享键）时，在节点函数中调用子图。这在你想为多智能体系统中的每个代理保留私有消息历史时很常见。节点函数在调用子图之前将父图状态转换为子图状态，并在返回之前将结果转换回父图状态。

import { StateGraph, StateSchema, START } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const SubgraphState = new StateSchema({
  bar: z.string(),
});

// 子图
const subgraphBuilder = new StateGraph(SubgraphState)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    return { bar: "hi! " + state.bar };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();

// 父图
const State = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

// 将状态转换为子图状态并转换回来
const builder = new StateGraph(State)
  .addNode("node1", async (state) => {
    const subgraphOutput = await subgraph.invoke({ bar: state.foo });
    return { foo: subgraphOutput.bar };
  })
  .addEdge(START, "node1");

const graph = builder.compile();

完整示例：不同的状态模式

import { StateGraph, StateSchema, START } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

// 定义子图
const SubgraphState = new StateSchema({
  // 注意这些键都没有与父图状态共享
  bar: z.string(),
  baz: z.string(),
});

const subgraphBuilder = new StateGraph(SubgraphState)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    return { baz: "baz" };
  })
  .addNode("subgraphNode2", (state) => {
    return { bar: state.bar + state.baz };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1")
  .addEdge("subgraphNode1", "subgraphNode2");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();

// 定义父图
const ParentState = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

const builder = new StateGraph(ParentState)
  .addNode("node1", (state) => {
    return { foo: "hi! " + state.foo };
  })
  .addNode("node2", async (state) => {
    const response = await subgraph.invoke({ bar: state.foo });
    return { foo: response.bar };
  })
  .addEdge(START, "node1")
  .addEdge("node1", "node2");

const graph = builder.compile();

for await (const chunk of await graph.stream(
  { foo: "foo" },
  { subgraphs: true }
)) {
  console.log(chunk);
}

将状态转换为子图状态
将响应转换回父图状态

[[], { node1: { foo: 'hi! foo' } }]
[['node2:9c36dd0f-151a-cb42-cbad-fa2f851f9ab7'], { subgraphNode1: { baz: 'baz' } }]
[['node2:9c36dd0f-151a-cb42-cbad-fa2f851f9ab7'], { subgraphNode2: { bar: 'hi! foobaz' } }]
[[], { node2: { foo: 'hi! foobaz' } }]

完整示例：不同的状态模式（两层子图）

这是一个包含两层子图的示例：父图 -> 子图 -> 孙图。

import { StateGraph, StateSchema, START, END } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

// 孙图
const GrandChildState = new StateSchema({
  myGrandchildKey: z.string(),
});

const grandchild = new StateGraph(GrandChildState)
  .addNode("grandchild1", (state) => {
    // 注意：这里无法访问子图或父图键
    return { myGrandchildKey: state.myGrandchildKey + ", how are you" };
  })
  .addEdge(START, "grandchild1")
  .addEdge("grandchild1", END);

const grandchildGraph = grandchild.compile();

// 子图
const ChildState = new StateSchema({
  myChildKey: z.string(),
});

const child = new StateGraph(ChildState)
  .addNode("child1", async (state) => {
    // 注意：这里无法访问父图或孙图键
    const grandchildGraphInput = { myGrandchildKey: state.myChildKey };
    const grandchildGraphOutput = await grandchildGraph.invoke(grandchildGraphInput);
    return { myChildKey: grandchildGraphOutput.myGrandchildKey + " today?" };
  })   
  .addEdge(START, "child1")
  .addEdge("child1", END);

const childGraph = child.compile();

// 父图
const ParentState = new StateSchema({
  myKey: z.string(),
});

const parent = new StateGraph(ParentState)
  .addNode("parent1", (state) => {
    // 注意：这里无法访问子图或孙图键
    return { myKey: "hi " + state.myKey };
  })
  .addNode("child", async (state) => {
    const childGraphInput = { myChildKey: state.myKey };
    const childGraphOutput = await childGraph.invoke(childGraphInput);
    return { myKey: childGraphOutput.myChildKey };
  })   
  .addNode("parent2", (state) => {
    return { myKey: state.myKey + " bye!" };
  })
  .addEdge(START, "parent1")
  .addEdge("parent1", "child")
  .addEdge("child", "parent2")
  .addEdge("parent2", END);

const parentGraph = parent.compile();

for await (const chunk of await parentGraph.stream(
  { myKey: "Bob" },
  { subgraphs: true }
)) {
  console.log(chunk);
}

我们将状态从子图状态通道 (myChildKey) 转换为孙图状态通道 (myGrandchildKey)
我们将状态从孙图状态通道 (myGrandchildKey) 转换回子图状态通道 (myChildKey)
我们在这里传递一个函数，而不仅仅是编译后的图 (grandchildGraph)
我们将状态从父图状态通道 (myKey) 转换为子图状态通道 (myChildKey)
我们将状态从子图状态通道 (myChildKey) 转换回父图状态通道 (myKey)
我们在这里传递一个函数，而不仅仅是编译后的图 (childGraph)

[[], { parent1: { myKey: 'hi Bob' } }]
[['child:2e26e9ce-602f-862c-aa66-1ea5a4655e3b', 'child1:781bb3b1-3971-84ce-810b-acf819a03f9c'], { grandchild1: { myGrandchildKey: 'hi Bob, how are you' } }]
[['child:2e26e9ce-602f-862c-aa66-1ea5a4655e3b'], { child1: { myChildKey: 'hi Bob, how are you today?' } }]
[[], { child: { myKey: 'hi Bob, how are you today?' } }]
[[], { parent2: { myKey: 'hi Bob, how are you today? bye!' } }]

将子图添加为节点

当父图和子图共享状态键时，你可以直接将编译后的子图传递给 add_node。不需要包装函数——子图会自动从父图的状态通道读取和写入。例如，在多智能体系统中，代理通常通过共享的 messages 键进行通信。

如果你的子图与父图共享状态键，可以按照以下步骤将其添加到你的图中：

定义子图工作流（下面的示例中的 subgraphBuilder）并编译它
在定义父图工作流时，将编译后的子图传递给 .addNode 方法

import { StateGraph, StateSchema, START } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const State = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

// 子图
const subgraphBuilder = new StateGraph(State)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    return { foo: "hi! " + state.foo };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();

// 父图
const builder = new StateGraph(State)
  .addNode("node1", subgraph)
  .addEdge(START, "node1");

const graph = builder.compile();

完整示例：共享状态模式

import { StateGraph, StateSchema, START } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

// 定义子图
const SubgraphState = new StateSchema({
  foo: z.string(),
  bar: z.string(),
});

const subgraphBuilder = new StateGraph(SubgraphState)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    return { bar: "bar" };
  })
  .addNode("subgraphNode2", (state) => {
    // 注意此节点正在使用仅在子图中可用的状态键 ('bar')
    // 并且正在更新共享状态键 ('foo')
    return { foo: state.foo + state.bar };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1")
  .addEdge("subgraphNode1", "subgraphNode2");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();

// 定义父图
const ParentState = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

const builder = new StateGraph(ParentState)
  .addNode("node1", (state) => {
    return { foo: "hi! " + state.foo };
  })
  .addNode("node2", subgraph)
  .addEdge(START, "node1")
  .addEdge("node1", "node2");

const graph = builder.compile();

for await (const chunk of await graph.stream({ foo: "foo" })) {
  console.log(chunk);
}

此键与父图状态共享
此键仅对 SubgraphState 私有，父图不可见

{ node1: { foo: 'hi! foo' } }
{ node2: { foo: 'hi! foobar' } }

子图持久性

使用子图时，你需要决定其内部数据在调用之间如何处理。考虑一个委托给专家子代理的客户支持机器人：“billing expert” 子代理应该记住客户之前的问题，还是每次被调用时重新开始？ .compile() 上的 checkpointer 参数控制子图持久性：

模式	`checkpointer=`	行为
每次调用	`None`（默认）	每次调用都重新开始，并继承父图的检查点器以支持单次调用内的中断和持久执行。
每个线程	`True`	状态在同一线程的调用之间累积。每次调用从上一次结束的地方继续。
无状态	`False`	完全不进行检查点——像普通函数调用一样运行。不支持中断或持久执行。

每次调用是最适合大多数应用程序的选择，包括多智能体系统，其中子代理处理独立的请求。当子代理需要多轮对话记忆时（例如，在几次交互中建立上下文的助理），请使用每个线程。

父图必须使用检查点器编译，以便子图持久性功能（中断、状态检查、每个线程的记忆）正常工作。请参阅持久性。

下面的示例使用 LangChain 的 create_agent，这是构建代理的常用方式。create_agent 在底层生成一个 LangGraph 图，因此所有子图持久性概念都直接适用。如果你使用原始 LangGraph StateGraph 构建，则应用相同的模式和配置选项——有关详细信息，请参阅图 API。

有状态

有状态子图继承父图的检查点器，这启用了中断、持久执行和状态检查。两种有状态模式的区别在于状态保留的时间长度。

每次调用（默认）

这是推荐的大多数应用程序的模式，包括多智能体系统，其中子代理作为工具被调用。它支持中断、持久执行和并行调用，同时保持每次调用的隔离。

当每次对子图的调用都是独立的，且子代理不需要记住之前调用的任何内容时，使用每次调用持久性。这是最常见的模式，特别是对于多智能体系统，其中子代理处理一次性请求，如“查找此客户的订单”或“总结此文档”。省略 checkpointer 或将其设置为 None。每次调用都重新开始，但在单次调用内，子图继承父图的检查点器，并可以使用 interrupt() 暂停和恢复。以下示例使用两个子代理（水果专家、蔬菜专家）作为外部代理的工具进行包装：

import { createAgent, tool } from "langchain";
import { MemorySaver, Command, interrupt } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const fruitInfo = tool(
  (input) => `Info about ${input.fruitName}`,
  {
    name: "fruit_info",
    description: "Look up fruit info.",
    schema: z.object({ fruitName: z.string() }),
  }
);

const veggieInfo = tool(
  (input) => `Info about ${input.veggieName}`,
  {
    name: "veggie_info",
    description: "Look up veggie info.",
    schema: z.object({ veggieName: z.string() }),
  }
);

// 子代理 - 没有设置 checkpointer（继承父级）
const fruitAgent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [fruitInfo],
  prompt: "You are a fruit expert. Use the fruit_info tool. Respond in one sentence.",
});

const veggieAgent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [veggieInfo],
  prompt: "You are a veggie expert. Use the veggie_info tool. Respond in one sentence.",
});

// 将子代理包装为外部代理的工具
const askFruitExpert = tool(
  async (input) => {
    const response = await fruitAgent.invoke({
      messages: [{ role: "user", content: input.question }],
    });
    return response.messages[response.messages.length - 1].content;
  },
  {
    name: "ask_fruit_expert",
    description: "Ask the fruit expert. Use for ALL fruit questions.",
    schema: z.object({ question: z.string() }),
  }
);

const askVeggieExpert = tool(
  async (input) => {
    const response = await veggieAgent.invoke({
      messages: [{ role: "user", content: input.question }],
    });
    return response.messages[response.messages.length - 1].content;
  },
  {
    name: "ask_veggie_expert",
    description: "Ask the veggie expert. Use for ALL veggie questions.",
    schema: z.object({ question: z.string() }),
  }
);

// 带有检查点器的外部代理
const agent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [askFruitExpert, askVeggieExpert],
  prompt:
    "You have two experts: ask_fruit_expert and ask_veggie_expert. " +
    "ALWAYS delegate questions to the appropriate expert.",
  checkpointer: new MemorySaver(),
});

中断
多轮对话
多次子图调用

每次调用都可以使用 interrupt() 暂停和恢复。向工具函数添加 interrupt() 以在执行前要求用户批准：

const fruitInfo = tool(
  (input) => {
    interrupt("continue?");
    return `Info about ${input.fruitName}`;
  },
  {
    name: "fruit_info",
    description: "Look up fruit info.",
    schema: z.object({ fruitName: z.string() }),
  }
);

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

// Invoke - the subagent's tool calls interrupt()
let response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about apples" }] },
  config,
);
// response contains __interrupt__

// Resume - approve the interrupt
response = await agent.invoke(new Command({ resume: true }), config);
// Subagent message count: 4

每次调用都以新的子代理状态开始。子代理不记得之前的调用：

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

// First call
let response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about apples" }] },
  config,
);
// Subagent message count: 4

// Second call - subagent starts fresh, no memory of apples
response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Now tell me about bananas" }] },
  config,
);
// Subagent message count: 4 (still fresh!)

对同一子图的多次调用可以无冲突地工作，因为每次调用都有自己独立的检查点命名空间：

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

// LLM calls ask_fruit_expert for both apples and bananas
const response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about apples and bananas" }] },
  config,
);
// Subagent message count: 4 (apples - fresh)
// Subagent message count: 4 (bananas - fresh)

每个线程

当子代理需要记住之前的交互时，使用每个线程持久性。例如，在几次交互中建立上下文的研究助理，或跟踪已编辑文件的编码助理。子代理的对话历史和数据在同一线程的调用之间累积。每次调用从上一次结束的地方继续。使用 checkpointer=True 编译以启用此行为。

每个线程的子图不支持并行工具调用。当 LLM 可以将每个线程的子代理作为工具访问时，它可能会尝试并行多次调用该工具（例如，同时询问水果专家关于苹果和香蕉的事）。这会导致检查点冲突，因为两个调用都写入同一个命名空间。下面的示例使用 LangChain 的 ToolCallLimitMiddleware 来防止这种情况。如果你使用纯 LangGraph StateGraph 构建，则需要自己防止并行工具调用——例如，通过配置模型禁用并行工具调用，或通过添加逻辑确保不会在并行中多次调用同一子图。

以下示例使用使用 checkpointer=True 编译的水果专家子代理：

import { createAgent, tool, toolCallLimitMiddleware } from "langchain";
import { MemorySaver, Command, interrupt } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const fruitInfo = tool(
  (input) => `Info about ${input.fruitName}`,
  {
    name: "fruit_info",
    description: "Look up fruit info.",
    schema: z.object({ fruitName: z.string() }),
  }
);

// 带有 checkpointer=true 的子代理，用于持久状态
const fruitAgent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [fruitInfo],
  prompt: "You are a fruit expert. Use the fruit_info tool. Respond in one sentence.",
  checkpointer: true,
});

// 将子代理包装为外部代理的工具
const askFruitExpert = tool(
  async (input) => {
    const response = await fruitAgent.invoke({
      messages: [{ role: "user", content: input.question }],
    });
    return response.messages[response.messages.length - 1].content;
  },
  {
    name: "ask_fruit_expert",
    description: "Ask the fruit expert. Use for ALL fruit questions.",
    schema: z.object({ question: z.string() }),
  }
);

// 带有检查点器的外部代理
// 使用 toolCallLimitMiddleware 防止对每个线程的子代理进行并行调用，
// 否则会导致检查点冲突。
const agent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [askFruitExpert],
  prompt: "You have a fruit expert. ALWAYS delegate fruit questions to ask_fruit_expert.",
  middleware: [  
    toolCallLimitMiddleware({ toolName: "ask_fruit_expert", runLimit: 1 }),
  ],
  checkpointer: new MemorySaver(),
});

中断
多轮对话
多次子图调用

每个线程的子代理支持 interrupt()，就像每次调用一样。向工具函数添加 interrupt() 以要求用户批准：

const fruitInfo = tool(
  (input) => {
    interrupt("continue?");
    return `Info about ${input.fruitName}`;
  },
  {
    name: "fruit_info",
    description: "Look up fruit info.",
    schema: z.object({ fruitName: z.string() }),
  }
);

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

// Invoke - the subagent's tool calls interrupt()
let response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about apples" }] },
  config,
);
// response contains __interrupt__

// Resume - approve the interrupt
response = await agent.invoke(new Command({ resume: true }), config);
// Subagent message count: 4

状态在调用之间累积——子代理记得过去的对话：

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

// First call
let response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about apples" }] },
  config,
);
// Subagent message count: 4

// Second call - subagent REMEMBERS apples conversation
response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Now tell me about bananas" }] },
  config,
);
// Subagent message count: 8 (accumulated!)

当你有多个不同的每个线程子图（例如，水果专家和蔬菜专家）时，每个都需要自己的存储空间，这样它们的检查点就不会相互覆盖。这称为命名空间隔离。如果你在节点内调用子图，LangGraph 根据调用顺序分配命名空间（第一次调用、第二次调用等）。这意味着重新排序调用会混淆哪个子图加载哪个状态。为了避免这种情况，将每个子代理包装在自己的 StateGraph 中，并使用唯一的节点名称——这为每个子图提供稳定、唯一的命名空间：

import { StateGraph, StateSchema, MessagesValue, START } from "@langchain/langgraph";

function createSubAgent(model: string, { name, ...kwargs }: { name: string; [key: string]: any }) {
  const agent = createAgent({ model, name, ...kwargs });
  return new StateGraph(new StateSchema({ messages: MessagesValue }))
    .addNode(name, agent)  // unique name → stable namespace
    .addEdge(START, name)
    .compile();
}

const fruitAgent = createSubAgent("gpt-4.1-mini", {
  name: "fruit_agent", tools: [fruitInfo], prompt: "...", checkpointer: true,
});
const veggieAgent = createSubAgent("gpt-4.1-mini", {
  name: "veggie_agent", tools: [veggieInfo], prompt: "...", checkpointer: true,
});
const config = { configurable: { thread_id: "1" } };

// First call - LLM calls both fruit and veggie experts
let response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Tell me about cherries and broccoli" }] },
  config,
);
// Fruit subagent message count: 4
// Veggie subagent message count: 4

// Second call - both agents accumulate independently
response = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Now tell me about oranges and carrots" }] },
  config,
);
// Fruit subagent message count: 8 (remembers cherries!)
// Veggie subagent message count: 8 (remembers broccoli!)

作为节点添加的子图已经自动获得基于名称的命名空间，所以它们不需要这个包装。

无状态

当你想要像普通函数调用一样运行子代理，没有任何检查点开销时使用此选项。子图无法暂停/恢复，也不受益于持久执行。使用 checkpointer=False 编译。

没有检查点，子图就没有持久执行。如果进程在运行中途崩溃，子图无法恢复，必须从头重新运行。

const subgraphBuilder = new StateGraph(...);
const subgraph = subgraphBuilder.compile({ checkpointer: false });

检查点器参考

使用 .compile() 上的 checkpointer 参数控制子图持久性：

const subgraph = builder.compile({ checkpointer: false });  # or true, or null

功能	每次调用（默认）	每个线程	无状态
`checkpointer=`	`None`	`True`	`False`
中断 (HITL)	✅	✅	❌
多轮记忆	❌	✅	❌
多次调用（不同子图）	✅		✅
多次调用（相同子图）	✅	❌	✅
状态检查		✅	❌

中断 (HITL)：子图可以使用 interrupt() 暂停执行并等待用户输入，然后从中断处恢复。
多轮记忆：子图在同一个线程内的多次调用之间保留其状态。每次调用从上一次结束的地方继续，而不是重新开始。
多次调用（不同子图）：可以在单个节点内调用多个不同的子图实例，而不会发生检查点命名空间冲突。
多次调用（相同子图）：可以在单个节点内多次调用同一子图实例。使用有状态持久性时，这些调用写入相同的检查点命名空间并发生冲突——改用每次调用持久性。
状态检查：子图的状态可通过 get_state(config, subgraphs=True) 获取，用于调试和监控。

查看子图状态

当你启用持久性时，你可以使用 subgraphs 选项检查子图状态。使用无状态检查点 (checkpointer=False)，不会保存子图检查点，因此子图状态不可用。

查看子图状态需要 LangGraph 能够静态发现子图——即，它是作为节点添加或在节点内调用。当子图在工具函数或其他间接调用（例如子代理模式）内调用时不起作用。无论嵌套如何，中断仍传播到顶级图。

每次调用
每个线程

返回当前调用的子图状态。每次调用都重新开始。

import { StateGraph, StateSchema, START, MemorySaver, interrupt, Command } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

const State = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

// 子图
const subgraphBuilder = new StateGraph(State)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    const value = interrupt("Provide value:");
    return { foo: state.foo + value };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();  // inherits parent checkpointer

// 父图
const builder = new StateGraph(State)
  .addNode("node1", subgraph)
  .addEdge(START, "node1");

const checkpointer = new MemorySaver();
const graph = builder.compile({ checkpointer });

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

await graph.invoke({ foo: "" }, config);

// View subgraph state for the current invocation
const subgraphState = (await graph.getState(config, { subgraphs: true })).tasks[0].state;

// Resume the subgraph
await graph.invoke(new Command({ resume: "bar" }), config);

返回此线程上所有调用之间的累积子图状态。

import { StateGraph, StateSchema, MessagesValue, START, MemorySaver } from "@langchain/langgraph";

// 带有自己持久状态的子图
const SubgraphState = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
});

const subgraphBuilder = new StateGraph(SubgraphState);
// ... add nodes and edges
const subgraph = subgraphBuilder.compile({ checkpointer: true });

// 父图
const builder = new StateGraph(SubgraphState)
  .addNode("agent", subgraph)
  .addEdge(START, "agent");

const checkpointer = new MemorySaver();
const graph = builder.compile({ checkpointer });

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

await graph.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "hi" }] }, config);
await graph.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "what did I say?" }] }, config);

// View accumulated subgraph state (includes messages from both invocations)
const subgraphState = (await graph.getState(config, { subgraphs: true })).tasks[0].state;

流式传输子图输出

要将子图的输出包含在流式输出中，你可以在父图的 stream 方法中设置 subgraphs 选项。这将流式传输来自父图和任何子图的输出。

for await (const chunk of await graph.stream(
  { foo: "foo" },
  {
    subgraphs: true,
    streamMode: "updates",
  }
)) {
  console.log(chunk);
}

设置 subgraphs: true 以流式传输来自子图的输出。

从子图流式传输

import { StateGraph, StateSchema, START } from "@langchain/langgraph";
import * as z from "zod";

// 定义子图
const SubgraphState = new StateSchema({
  foo: z.string(),
  bar: z.string(),
});

const subgraphBuilder = new StateGraph(SubgraphState)
  .addNode("subgraphNode1", (state) => {
    return { bar: "bar" };
  })
  .addNode("subgraphNode2", (state) => {
    // note that this node is using a state key ('bar') that is only available in the subgraph
    // and is sending update on the shared state key ('foo')
    return { foo: state.foo + state.bar };
  })
  .addEdge(START, "subgraphNode1")
  .addEdge("subgraphNode1", "subgraphNode2");

const subgraph = subgraphBuilder.compile();

// 定义父图
const ParentState = new StateSchema({
  foo: z.string(),
});

const builder = new StateGraph(ParentState)
  .addNode("node1", (state) => {
    return { foo: "hi! " + state.foo };
  })
  .addNode("node2", subgraph)
  .addEdge(START, "node1")
  .addEdge("node1", "node2");

const graph = builder.compile();

for await (const chunk of await graph.stream(
  { foo: "foo" },
  {
    streamMode: "updates",
    subgraphs: true,
  }
)) {
  console.log(chunk);
}

设置 subgraphs: true 以流式传输来自子图的输出。

[[], { node1: { foo: 'hi! foo' } }]
[['node2:e58e5673-a661-ebb0-70d4-e298a7fc28b7'], { subgraphNode1: { bar: 'bar' } }]
[['node2:e58e5673-a661-ebb0-70d4-e298a7fc28b7'], { subgraphNode2: { foo: 'hi! foobar' } }]
[[], { node2: { foo: 'hi! foobar' } }]

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