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本指南向你展示如何创建、查看和检查 线程。线程与助手配合使用，以实现对已部署图的有状态执行。

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理解线程

线程是一个持久化的对话容器，它在多次运行之间维护状态。每次在线程上执行运行时，图会使用线程的当前状态处理输入，并用新信息更新该状态。 线程通过在运行之间保留对话历史和上下文来实现有状态交互。没有线程，每次运行都将是无状态的，没有对先前交互的记忆。线程特别适用于：
  • 助手需要记住讨论内容的多轮对话。
  • 需要跨多个步骤维护上下文的长时间运行任务。
  • 每个用户都有自己对话历史的用户特定状态管理。
下图说明了线程如何在两次运行之间维护状态。第二次运行可以访问第一次运行的消息，使助手能够理解“那明天呢？”的上下文指的是第一次运行中的天气查询：
  • 线程通过唯一的线程 ID 维护持久化对话。
  • 每次运行都将助手的配置应用于图执行。
  • 状态在每次运行后更新，并为后续运行持久化。
  • 后续运行可以访问完整的对话历史。
  • 助手 定义了图执行的配置（模型、提示词、工具）。创建运行时，你可以指定一个 图 ID（例如 "agent"）以使用默认助手，或指定一个 助手 ID（UUID）以使用特定配置。
  • 线程 维护状态和对话历史。
  • 运行 结合助手和线程，以特定配置和状态执行你的图。
最佳实践：在线程（对话）中跟踪运行时，确保在所有运行（包括父运行和子运行）上都设置了 thread_id。这是线程过滤、令牌计数和线程级评估正常工作所必需的。

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创建线程

要使用状态持久化运行你的图，必须首先创建一个线程：

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空线程

要创建一个新线程，使用以下方法之一：
from langgraph_sdk import get_client

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

# 创建一个空线程
# 这将创建一个没有初始状态的新线程
thread = await client.threads.create()

print(thread)
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。输出：
{
  "thread_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "created_at": "2025-05-12T14:04:08.268Z",
  "updated_at": "2025-05-12T14:04:08.268Z",
  "metadata": {},
  "status": "idle",
  "values": {}
}

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复制线程

或者，如果你的应用程序中已有一个线程，你想复制其状态，可以使用 copy 方法。这将创建一个独立的线程，其历史记录在操作时与原始线程完全相同：
# 复制一个现有线程
# 新线程在复制时将具有与原始线程相同的状态
copied_thread = await client.threads.copy(thread["thread_id"])
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。

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预填充状态

你可以通过向 create 方法提供一个 supersteps 列表来创建一个具有任意预定义状态的线程。supersteps 描述了一系列状态更新，用于建立线程的初始状态。当你想要以下操作时，这很有用：
  • 创建一个具有现有对话历史的线程。
  • 从另一个系统迁移对话。
  • 设置具有特定初始状态的测试场景。
  • 从之前的会话恢复对话。
有关检查点和状态管理的更多信息，请参阅 LangGraph 持久化文档。
from langgraph_sdk import get_client

# 初始化客户端
client = get_client(url=<DEPLOYMENT_URL>)

# 创建一个具有预填充对话历史的线程
# supersteps 定义了一系列状态更新，用于构建初始状态
thread = await client.threads.create(
  graph_id="agent",  # 指定此线程用于哪个图
  supersteps=[
    {
      updates: [
        {
          values: {},
          as_node: '__input__',  # 初始输入节点
        },
      ],
    },
    {
      updates: [
        {
          values: {
            messages: [
              {
                type: 'human',
                content: 'hello',
              },
            ],
          },
          as_node: '__start__',  # 用户的第一条消息
        },
      ],
    },
    {
      updates: [
        {
          values: {
            messages: [
              {
                content: 'Hello! How can I assist you today?',
                type: 'ai',
              },
            ],
          },
          as_node: 'call_model',  # 助手的响应
        },
      ],
    },
  ])

print(thread)
输出：
{
  "thread_id": "f15d70a1-27d4-4793-a897-de5609920b7d",
  "created_at": "2025-05-12T15:37:08.935038+00:00",
  "updated_at": "2025-05-12T15:37:08.935046+00:00",
  "metadata": {
    "graph_id": "agent"
  },
  "status": "idle",
  "config": {},
  "values": {
    "messages": [
      {
        "content": "hello",
        "additional_kwargs": {},
        "response_metadata": {},
        "type": "human",
        "name": null,
        "id": "8701f3be-959c-4b7c-852f-c2160699b4ab",
        "example": false
      },
      {
        "content": "Hello! How can I assist you today?",
        "additional_kwargs": {},
        "response_metadata": {},
        "type": "ai",
        "name": null,
        "id": "4d8ea561-7ca1-409a-99f7-6b67af3e1aa3",
        "example": false,
        "tool_calls": [],
        "invalid_tool_calls": [],
        "usage_metadata": null
      }
    ]
  }
}

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列出线程

要列出线程，请使用 search 方法。这将列出应用程序中与提供的过滤器匹配的线程：

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按线程状态过滤

使用 status 字段根据线程状态进行过滤。支持的值为 idle、busy、interrupted 和 error。例如，要查看 idle 线程：
# 搜索空闲线程
# status 过滤器接受：idle, busy, interrupted, error
print(await client.threads.search(status="idle", limit=1))
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。输出：
[
  {
    "thread_id": "cacf79bb-4248-4d01-aabc-938dbd60ed2c",
    "created_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
    "updated_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
    "metadata": {
      "graph_id": "agent"
    },
    "status": "idle",
    "config": {
      "configurable": {}
    }
  }
]

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按元数据过滤

search 方法允许你按元数据进行过滤。这对于查找与特定图、用户或你添加到线程的自定义元数据相关的线程非常有用。你可以过滤的常见元数据字段包括：
元数据键描述
graph_id线程所属的图（部署）。
assistant_id用于在线程上创建运行的助手。
langgraph_auth_user_id拥有该线程的已认证用户（使用自定义认证时自动设置）。
cron_id在线程上创建运行的定时任务。
你也可以过滤在创建或更新线程时附加的任何自定义元数据。

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按图过滤

print(await client.threads.search(metadata={"graph_id": "agent"}, limit=1))
输出：
[
  {
    "thread_id": "cacf79bb-4248-4d01-aabc-938dbd60ed2c",
    "created_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
    "updated_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
    "metadata": {
      "graph_id": "agent"
    },
    "status": "idle",
    "config": {
      "configurable": {}
    }
  }
]

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按助手过滤

print(await client.threads.search(
    metadata={"assistant_id": "fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca"},
    limit=1,
))

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按定时任务过滤

print(await client.threads.search(
    metadata={"cron_id": "8b98a268-e49a-4228-a0d3-1a354e3a54d0"},
    limit=10,
))

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排序

SDK 还支持使用 sort_by 和 sort_order 参数按 thread_id、status、created_at 和 updated_at 对线程进行排序。

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检查线程

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获取线程

要查看给定 thread_id 的特定线程，请使用 get 方法：
# 通过 ID 检索特定线程
# 返回线程元数据，包括状态、创建时间和元数据
print((await client.threads.get(thread["thread_id"])))
输出：
{
  "thread_id": "cacf79bb-4248-4d01-aabc-938dbd60ed2c",
  "created_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
  "updated_at": "2024-08-14T17:36:38.921660+00:00",
  "metadata": {
    "graph_id": "agent"
  },
  "status": "idle",
  "config": {
    "configurable": {}
  }
}
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。

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检查线程状态

要查看给定线程的当前状态，请使用 get_state 方法。这将返回当前值、要执行的下一个节点以及检查点信息：
# 获取线程的当前状态
# 返回值、下一个节点、任务、检查点信息和元数据
print((await client.threads.get_state(thread["thread_id"])))
输出：
{
  "values": {
    "messages": [
      {
        "content": "hello",
        "additional_kwargs": {},
        "response_metadata": {},
        "type": "human",
        "name": null,
        "id": "8701f3be-959c-4b7c-852f-c2160699b4ab",
        "example": false
      },
      {
        "content": "Hello! How can I assist you today?",
        "additional_kwargs": {},
        "response_metadata": {},
        "type": "ai",
        "name": null,
        "id": "4d8ea561-7ca1-409a-99f7-6b67af3e1aa3",
        "example": false,
        "tool_calls": [],
        "invalid_tool_calls": [],
        "usage_metadata": null
      }
    ]
  },
  "next": [],
  "tasks": [],
  "metadata": {
    "thread_id": "f15d70a1-27d4-4793-a897-de5609920b7d",
    "checkpoint_id": "1f02f46f-7308-616c-8000-1b158a9a6955",
    "graph_id": "agent_with_quite_a_long_name",
    "source": "update",
    "step": 1,
    "writes": {
      "call_model": {
        "messages": [
          {
            "content": "Hello! How can I assist you today?",
            "type": "ai"
          }
        ]
      }
    },
    "parents": {}
  },
  "created_at": "2025-05-12T15:37:09.008055+00:00",
  "checkpoint": {
    "checkpoint_id": "1f02f46f-733f-6b58-8001-ea90dcabb1bd",
    "thread_id": "f15d70a1-27d4-4793-a897-de5609920b7d",
    "checkpoint_ns": ""
  },
  "parent_checkpoint": {
    "checkpoint_id": "1f02f46f-7308-616c-8000-1b158a9a6955",
    "thread_id": "f15d70a1-27d4-4793-a897-de5609920b7d",
    "checkpoint_ns": ""
  },
  "checkpoint_id": "1f02f46f-733f-6b58-8001-ea90dcabb1bd",
  "parent_checkpoint_id": "1f02f46f-7308-616c-8000-1b158a9a6955"
}
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。可选地，要查看线程在给定检查点的状态，请传入检查点 ID。这对于检查线程在其执行历史中特定点的状态非常有用。首先，从线程历史中获取检查点 ID：
# 获取线程历史以查找检查点 ID
history = await client.threads.get_history(thread_id=thread["thread_id"])
checkpoint_id = history[0]["checkpoint_id"]  # 获取最近的检查点
然后使用检查点 ID 获取该特定点的状态：
# 获取特定检查点的线程状态
# 对于检查历史状态或调试非常有用
thread_state = await client.threads.get_state(
  thread_id=thread["thread_id"],
  checkpoint_id=checkpoint_id
)

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检查完整线程历史

要查看线程的历史记录，请使用 get_history 方法。这将返回线程经历的每个状态的列表，允许你跟踪完整的执行路径：
# 获取线程的完整历史记录
# 返回线程执行过程中所有状态快照的列表
history = await client.threads.get_history(
  thread_id=thread["thread_id"],
  limit=10  # 可选：限制返回的状态数量
)

for state in history:
    print(f"Checkpoint: {state['checkpoint_id']}")
    print(f"Step: {state['metadata']['step']}")
此方法特别适用于：
  • 通过查看状态如何演变来调试执行流程。
  • 理解图执行中的决策点。
  • 审计对话历史和状态更改。
  • 重放或分析过去的交互。
更多信息，请参阅 Python 和 JS SDK 文档，或 REST API 参考。
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