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本页介绍如何创建、配置和管理助手。助手允许您通过配置（例如模型选择、提示词和工具可用性）来定制已部署图的行为，而无需更改底层图代码。 您可以使用 SDK 或在 LangSmith UI 中进行操作。

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理解助手配置

助手存储用于在运行时定制图行为的 上下文 值。您在图代码中定义一个上下文模式，然后在通过 context 参数创建助手时提供具体的上下文值。 考虑以下从上下文中读取 model_name 的 call_model 节点示例： 
class ContextSchema(TypedDict):
    model_name: str

builder = StateGraph(AgentState, context_schema=ContextSchema)

def call_model(state, runtime: Runtime[ContextSchema]):
    messages = state["messages"]
    model = _get_model(runtime.context.get("model_name", "anthropic"))
    response = model.invoke(messages)
    return {"messages": [response]}
当您创建助手时，您为这些配置字段提供具体的值。助手存储此配置，并在图每次运行时应用它。 有关 LangGraph 中配置的更多信息，请参阅运行时上下文文档。 为您的工作流选择 SDK 或 UI：

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创建助手

使用 AssistantsClient.create 方法创建一个新助手。此方法需要：
  • 图 ID：此助手将使用的已部署图的名称（例如 "agent"）。
  • 上下文：与您图的上下文模式匹配的配置值。
  • 名称：助手的描述性名称。
以下示例创建一个将 model_name 设置为 openai 的助手：
from langgraph_sdk import get_client

# 使用您的部署 URL 初始化客户端
client = get_client(url=<DEPLOYMENT_URL>)

# 为 "agent" 图创建一个助手
# 第一个参数是图 ID（也称为图名称）
openai_assistant = await client.assistants.create(
    "agent",  # 已部署图的图 ID
    context={"model_name": "openai"},
    name="Open AI Assistant"
)

print(openai_assistant)
# 输出包括唯一标识此助手的 assistant_id (UUID)
响应：API 返回一个助手对象，包含：
  • assistant_id：唯一标识此助手的 UUID
  • graph_id：此助手配置所针对的图
  • context：您提供的配置值
  • name、metadata、时间戳和其他字段
{
  "assistant_id": "62e209ca-9154-432a-b9e9-2d75c7a9219b",
  "graph_id": "agent",
  "name": "Open AI Assistant",
  "context": {
    "model_name": "openai"
  },
  "metadata": {},
  "created_at": "2024-08-31T03:09:10.230718+00:00",
  "updated_at": "2024-08-31T03:09:10.230718+00:00"
}
assistant_id（一个类似 "62e209ca-9154-432a-b9e9-2d75c7a9219b" 的 UUID）唯一标识此助手配置。当您运行图以指定要应用的配置时，将使用此 ID。
图 ID 与助手 ID创建助手时，您指定一个图 ID（图名称，如 "agent"）。这将返回一个助手 ID（UUID，如 "62e209ca..."）。运行图时，您可以使用任一 ID：
  • 图 ID（例如 "agent"）：使用该图的默认助手
  • 助手 ID（UUID）：使用特定的助手配置
有关示例，请参阅使用助手。

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使用助手

要使用助手，在创建运行时传递其 assistant_id。以下示例使用我们上面创建的助手：
# 为对话创建一个线程
thread = await client.threads.create()

# 准备输入
input = {"messages": [{"role": "user", "content": "who made you?"}]}

# 使用助手的配置运行图
# 将 assistant_id (UUID) 作为第二个参数传递
async for event in client.runs.stream(
    thread["thread_id"],
    openai_assistant["assistant_id"],  # 助手 ID (UUID)
    input=input,
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving event of type: {event.event}")
    print(event.data)
    print("\n\n")
响应：当图使用您的助手配置执行时，流返回事件：
Receiving event of type: metadata
{'run_id': '1ef6746e-5893-67b1-978a-0f1cd4060e16'}

Receiving event of type: updates
{'agent': {'messages': [{'content': 'I was created by OpenAI...', ...}]}}
使用图 ID 与助手 ID运行图时，您可以传递图 ID 或助手 ID：
# 选项 1：使用图 ID 获取默认助手
client.runs.stream(thread_id, "agent", input=input)

# 选项 2：使用助手 ID (UUID) 获取特定配置
client.runs.stream(thread_id, "62e209ca-9154-432a-b9e9-2d75c7a9219b", input=input)

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为助手创建新版本

使用 AssistantsClient.update 方法为助手创建新版本。
更新需要完整配置更新时必须提供完整配置。更新端点从头开始创建新版本，不会与之前的版本合并。请包含您希望保留的所有配置字段。
例如，要向助手添加系统提示词：
# 使用新配置更新助手
# 重要：包含所有配置字段，而不仅仅是您正在更改的字段
openai_assistant_v2 = await client.assistants.update(
    openai_assistant["assistant_id"],  # 助手 ID (UUID)
    context={
          "model_name": "openai",  # 必须包含现有字段
          "system_prompt": "You are a mindful assistant!",  # 新字段
    },
)

# 这将创建版本 2 并将其设置为活动版本
# 未来使用此 assistant_id 的运行将使用版本 2
更新会创建一个新版本并自动将其设置为活动版本。所有未来使用此助手 ID 的运行都将使用新配置。

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使用助手的先前版本

使用 setLatest 方法更改活动版本：
# 回滚到助手的版本 1
await client.assistants.set_latest(
    openai_assistant['assistant_id'],  # 助手 ID (UUID)
    1  # 版本号
)

# 所有未来使用此 assistant_id 的运行现在将使用版本 1
更改活动版本后，所有使用此助手 ID 的运行都将使用指定版本的配置。
将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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