Documentation Index
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当你准备好将 LangChain 智能体部署到生产环境时,LangSmith 提供了一个专为智能体工作负载设计的托管平台。传统托管平台是为无状态、短生命周期的 Web 应用构建的,而 LangGraph 专为有状态、长时间运行的智能体打造,这些智能体需要持久化状态和后台执行能力。LangSmith 负责处理基础设施、扩展和运维问题,让你可以直接从代码仓库部署。
前提条件
开始之前,请确保你已具备以下条件:
部署你的智能体
1. 在 GitHub 上创建仓库
你的应用代码必须存放在 GitHub 仓库中,才能在 LangSmith 上部署。支持公共和私有仓库。在本快速入门中,首先请按照本地服务器设置指南确保你的应用兼容 LangGraph。然后,将你的代码推送到仓库。
2. 部署到 LangSmith
Navigate to LangSmith Deployment
Create new deployment
点击 + New Deployment 按钮。将打开一个面板,您可以在其中填写必填字段。
Link repository
如果您是首次用户或添加之前未连接过的私有仓库,请点击 Add new account 按钮并按照说明连接您的 GitHub 账户。
Deploy repository
选择您的应用程序的仓库。点击 Submit 以进行部署。这可能需要大约 15 分钟才能完成。您可以在 Deployment details 视图中检查状态。
3. 在 Studio 中测试您的应用程序
一旦您的应用程序部署完成:
- 选择您刚刚创建的部署以查看详细信息。
- 点击右上角的 Studio 按钮。Studio 将打开以显示您的图表。
4. 获取部署的 API URL
- 在 LangGraph 中的 Deployment details 视图中,点击 API URL 将其复制到剪贴板。
- 点击
URL 将其复制到剪贴板。
5. 测试 API
现在您可以测试 API:
- 安装 LangGraph Python:
pip install langgraph-sdk
- 向代理发送消息:
from langgraph_sdk import get_sync_client # or get_client for async
client = get_sync_client(url="your-deployment-url", api_key="your-langsmith-api-key")
for chunk in client.runs.stream(
None, # Threadless run
"agent", # Name of agent. 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")
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\", `# Name of agent. Defined in langgraph.json.`
\"input\": {
\"messages\": [
{
\"role\": \"human\",
\"content\": \"What is LangGraph?\"
}
]
},
\"stream_mode\": \"updates\"
}"
LangSmith 提供额外的托管选项,包括自托管和混合托管。有关更多信息,请参阅 平台设置概述。