花日の博客

本指南向您展示如何在本地运行 LangGraph 应用程序。 1. 安装 LangGraph CLI & 创建一个 LangGraph 应用从新的langgraph项目python模板创建新的应用程序。此模板演示了一个可以用自己的逻

在典型的聊天机器人工作流程中，用户需要与机器人进行一次或多次交互才能完成一项任务。记忆和人机交互机制会在图形状态中启用检查点，并控制未来的响应。 如果您希望用户能够从之前的回复开始，探索不同的结果，该怎么办？或者，如果您希望用户能够回放聊天

在本教程中，您将向状态添加其他字段，以定义复杂的行为，而无需依赖消息列表。聊天机器人将使用其搜索工具查找特定信息并将其转发给人工审核。 本教程以添加人机交互控制为基础。 1. 向状态添加键通过向状态添加name和键来更新聊天机器人以研究

前言参考官方文档： https://docs.langchain.com/langgraph-platform/deployment-options https://docs.langchain.com/langgraph-platfor

前言参考官方文档： https://docs.smith.langchain.com/self_hosting/architectural_overview https://docs.smith.langchain.com/self_ho

代理可能不可靠，可能需要人工输入才能成功完成任务。同样，对于某些操作，您可能需要在运行前获得人工批准，以确保一切按预期运行。 LangGraph 的持久层支持人机交互工作流，允许根据用户反馈暂停和恢复执行。此功能的主要接口是interrup

聊天机器人现在可以使用工具来回答用户的问题，但它无法记住之前交互的上下文。这限制了它进行连贯、多轮对话的能力。 LangGraph 通过持久化检查点checkpointer解决了这个问题。如果您在编译图时提供，并thread_id在调用图时

环境准备UV安装mac环境安装命令： 1curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 安装python 3.1312345# 查看已安装的python版本uv python list# 安

环境准备UV安装mac环境安装命令： 1curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 安装python 3.1312345# 查看已安装的python版本uv python list# 安

环境准备ollama部署qwen2.5:7b参考：https://hua-ri.cn/2025/08/llm/ollama/ollama-bu-shu-qwen25-7b/ UV安装mac环境安装命令： 1curl -LsSf https: