如何设置 JavaScript 应用程序

应用程序必须使用配置文件进行配置，才能部署到 LangSmith（或进行自托管）。本操作指南讨论了使用 package.json 指定项目依赖项来设置 JavaScript 应用程序以进行部署的基本步骤。本演练基于此仓库，您可以使用它来进一步了解如何设置应用程序以进行部署。最终的仓库结构将类似于这样：

my-app/
├── src # 所有项目代码都在这里
│   ├── utils # 图的可选实用工具
│   │   ├── tools.ts # 图的工具
│   │   ├── nodes.ts # 图的节点函数
│   │   └── state.ts # 图的状态定义
│   └── agent.ts # 构建图的代码
├── package.json # 包依赖项
├── .env # 环境变量
└── langgraph.json # LangGraph 的配置文件

LangSmith 部署支持部署 LangGraph 图。然而，图的_节点_实现可以包含任意代码。这意味着任何框架都可以在节点内实现并部署在 LangSmith 部署上。这使您无需使用额外的 LangGraph 开源 API 即可实现核心应用逻辑，同时仍可使用 LangSmith 进行部署、扩展和可观测性。更多详情，请参阅在 LangSmith 部署中使用任何框架。

每一步之后，都会提供一个示例文件目录，以展示代码的组织方式。

指定依赖项

依赖项可以在 package.json 中指定。如果未创建这些文件中的任何一个，则可以在配置文件中稍后指定依赖项。示例 package.json 文件：

{
  "name": "langgraphjs-studio-starter",
  "packageManager": "yarn@1.22.22",
  "dependencies": {
    "@langchain/community": "^0.2.31",
    "@langchain/core": "^0.2.31",
    "@langchain/langgraph": "^0.2.0",
    "@langchain/openai": "^0.2.8"
  }
}

部署应用程序时，将使用您选择的包管理器安装依赖项，前提是它们符合下面列出的兼容版本范围：

"@langchain/core": "^0.3.42",
"@langchain/langgraph": "^0.2.57",
"@langchain/langgraph-checkpoint": "~0.0.16",

示例文件目录：

my-app/
└── package.json # 包依赖项

指定环境变量

环境变量可以选择性地在文件中指定（例如 .env）。请参阅环境变量参考以配置部署的其他变量。示例 .env 文件：

MY_ENV_VAR_1=foo
MY_ENV_VAR_2=bar
OPENAI_API_KEY=key
TAVILY_API_KEY=key_2

示例文件目录：

my-app/
├── package.json
└── .env # 环境变量

定义图

实现您的图。图可以在单个文件或多个文件中定义。记下要包含在应用程序中的每个已编译图的变量名。稍后在创建配置文件时将使用这些变量名。这是一个示例 agent.ts：

import type { AIMessage } from "@langchain/core/messages";
import { TavilySearchResults } from "@langchain/community/tools/tavily_search";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

import { MessagesAnnotation, StateGraph } from "@langchain/langgraph";
import { ToolNode } from "@langchain/langgraph/prebuilt";

const tools = [new TavilySearchResults({ maxResults: 3 })];

// 定义调用模型的函数
async function callModel(state: typeof MessagesAnnotation.State) {
  /**
   * 调用驱动我们代理的 LLM。
   * 随意自定义提示、模型和其他逻辑！
   */
  const model = new ChatOpenAI({
    model: "gpt-5.4",
  }).bindTools(tools);

  const response = await model.invoke([
    {
      role: "system",
      content: `You are a helpful assistant. The current date is ${new Date().getTime()}.`,
    },
    ...state.messages,
  ]);

  // MessagesAnnotation 支持返回单条消息或消息数组
  return { messages: response };
}

// 定义决定是否继续的函数
function routeModelOutput(state: typeof MessagesAnnotation.State) {
  const messages = state.messages;
  const lastMessage: AIMessage = messages[messages.length - 1];
  // 如果 LLM 正在调用工具，则路由到那里。
  if ((lastMessage?.tool_calls?.length ?? 0) > 0) {
    return "tools";
  }
  // 否则结束图。
  return "__end__";
}

// 定义一个新图。
// 有关定义自定义图状态的更多信息，请参阅
// https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/how-tos/define-state/#getting-started
const workflow = new StateGraph(MessagesAnnotation)
  // 定义我们将循环的两个节点
  .addNode("callModel", callModel)
  .addNode("tools", new ToolNode(tools))
  // 将入口点设置为 `callModel`
  // 这意味着该节点是第一个被调用的
  .addEdge("__start__", "callModel")
  .addConditionalEdges(
    // 首先，我们定义边的源节点。我们使用 `callModel`。
    // 这意味着这些是在 `callModel` 节点被调用后采取的边。
    "callModel",
    // 接下来，我们传入将确定目标节点的函数，该函数将在源节点被调用后被调用。
    routeModelOutput,
    // 条件边可以路由到的可能目标列表。
    // 条件边需要此列表才能在 Studio 中正确渲染图
    ["tools", "__end__"]
  )
  // 这意味着在 `tools` 被调用后，接下来将调用 `callModel` 节点。
  .addEdge("tools", "callModel");

// 最后，我们编译它！
// 这会将其编译成一个您可以调用和部署的图。
export const graph = workflow.compile();

示例文件目录：

my-app/
├── src # 所有项目代码都在这里
│   ├── utils # 图的可选实用工具
│   │   ├── tools.ts # 图的工具
│   │   ├── nodes.ts # 图的节点函数
│   │   └── state.ts # 图的状态定义
│   └── agent.ts # 构建图的代码
├── package.json # 包依赖项
├── .env # 环境变量
└── langgraph.json # LangGraph 的配置文件

创建 API 配置

创建一个名为 langgraph.json 的配置文件。有关配置文件 JSON 对象中每个键的详细说明，请参阅配置文件参考。示例 langgraph.json 文件：

{
  "node_version": "20",
  "dockerfile_lines": [],
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./src/agent.ts:graph"
  },
  "env": ".env"
}

请注意，CompiledGraph 的变量名出现在顶级 graphs 键的每个子键值的末尾（即 :<variable_name>）。

配置位置 配置文件必须放置在与包含已编译图及其关联依赖项的 TypeScript 文件同级或更高级别的目录中。

下一步

设置好项目并将其放入 GitHub 仓库后，就该部署您的应用程序了。

将这些文档通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。

在 GitHub 上编辑此页面或提交问题。

​指定依赖项

​指定环境变量

​定义图

​创建 API 配置

​下一步

指定依赖项

指定环境变量

定义图

创建 API 配置

下一步