使用函数式 API

函数式 API 允许您以最小的代码更改将 LangGraph 的关键功能（持久化、内存、人机回环和流式处理）添加到您的应用程序中。

有关函数式 API 的概念性信息，请参阅函数式 API。

创建简单工作流

定义 entrypoint 时，输入仅限于函数的第一个参数。要传递多个输入，可以使用字典。

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def my_workflow(inputs: dict) -> int:
    value = inputs["value"]
    another_value = inputs["another_value"]
    ...

my_workflow.invoke({"value": 1, "another_value": 2})

扩展示例：简单工作流

from langchain_core.utils.uuid import uuid7
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

# 检查数字是否为偶数的任务
@task
def is_even(number: int) -> bool:
    return number % 2 == 0

# 格式化消息的任务
@task
def format_message(is_even: bool) -> str:
    return "The number is even." if is_even else "The number is odd."

# 创建用于持久化的检查点器
checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def workflow(inputs: dict) -> str:
    """用于对数字进行分类的简单工作流。"""
    even = is_even(inputs["number"]).result()
    return format_message(even).result()

# 使用唯一的线程 ID 运行工作流
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
result = workflow.invoke({"number": 7}, config=config)
print(result)

扩展示例：使用 LLM 撰写文章

此示例演示了如何在语法上使用 @task 和 @entrypoint 装饰器。假设提供了检查点器，工作流结果将被持久化在检查点器中。

import uuid
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

model = init_chat_model('gpt-3.5-turbo')

# 任务：使用 LLM 生成文章
@task
def compose_essay(topic: str) -> str:
    """生成一篇关于给定主题的文章。"""
    return model.invoke([
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that writes essays."},
        {"role": "user", "content": f"Write an essay about {topic}."}
    ]).content

# 创建用于持久化的检查点器
checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def workflow(topic: str) -> str:
    """使用 LLM 生成文章的简单工作流。"""
    return compose_essay(topic).result()

# 执行工作流
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
result = workflow.invoke("the history of flight", config=config)
print(result)

并行执行

任务可以通过并发调用并等待结果来并行执行。这对于提高 I/O 密集型任务（例如，为 LLM 调用 API）的性能非常有用。

@task
def add_one(number: int) -> int:
    return number + 1

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def graph(numbers: list[int]) -> list[str]:
    futures = [add_one(i) for i in numbers]
    return [f.result() for f in futures]

扩展示例：并行 LLM 调用

此示例演示了如何使用 @task 并行运行多个 LLM 调用。每个调用生成一个关于不同主题的段落，并将结果合并为单个文本输出。

import uuid
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

# 初始化 LLM 模型
model = init_chat_model("gpt-3.5-turbo")

# 生成关于给定主题的段落的任务
@task
def generate_paragraph(topic: str) -> str:
    response = model.invoke([
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that writes educational paragraphs."},
        {"role": "user", "content": f"Write a paragraph about {topic}."}
    ])
    return response.content

# 创建用于持久化的检查点器
checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def workflow(topics: list[str]) -> str:
    """并行生成多个段落并将其组合。"""
    futures = [generate_paragraph(topic) for topic in topics]
    paragraphs = [f.result() for f in futures]
    return "\n\n".join(paragraphs)

# 运行工作流
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
result = workflow.invoke(["quantum computing", "climate change", "history of aviation"], config=config)
print(result)

此示例使用 LangGraph 的并发模型来提高执行时间，尤其是在任务涉及 I/O（如 LLM 补全）时。

调用图

函数式 API 和 图 API 可以在同一应用程序中一起使用，因为它们共享相同的底层运行时。

from langgraph.func import entrypoint
from langgraph.graph import StateGraph

builder = StateGraph()
...
some_graph = builder.compile()

@entrypoint()
def some_workflow(some_input: dict) -> int:
    # 调用使用图 API 定义的图
    result_1 = some_graph.invoke(...)
    # 调用另一个使用图 API 定义的图
    result_2 = another_graph.invoke(...)
    return {
        "result_1": result_1,
        "result_2": result_2
    }

扩展示例：从函数式 API 调用简单图

import uuid
from typing import TypedDict
from langgraph.func import entrypoint
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph

# 定义共享状态类型
class State(TypedDict):
    foo: int

# 定义一个简单的转换节点
def double(state: State) -> State:
    return {"foo": state["foo"] * 2}

# 使用图 API 构建图
builder = StateGraph(State)
builder.add_node("double", double)
builder.set_entry_point("double")
graph = builder.compile()

# 定义函数式 API 工作流
checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def workflow(x: int) -> dict:
    result = graph.invoke({"foo": x})
    return {"bar": result["foo"]}

# 执行工作流
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
print(workflow.invoke(5, config=config))  # 输出: {'bar': 10}

调用其他入口点

您可以从 入口点 或任务内部调用其他 入口点。

@entrypoint() # 将自动使用父入口点的检查点器
def some_other_workflow(inputs: dict) -> int:
    return inputs["value"]

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def my_workflow(inputs: dict) -> int:
    value = some_other_workflow.invoke({"value": 1})
    return value

扩展示例：调用另一个入口点

import uuid
from langgraph.func import entrypoint
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

# 初始化检查点器
checkpointer = InMemorySaver()

# 一个可重用的子工作流，用于乘以一个数字
@entrypoint()
def multiply(inputs: dict) -> int:
    return inputs["a"] * inputs["b"]

# 调用子工作流的主工作流
@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def main(inputs: dict) -> dict:
    result = multiply.invoke({"a": inputs["x"], "b": inputs["y"]})
    return {"product": result}

# 执行主工作流
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
print(main.invoke({"x": 6, "y": 7}, config=config))  # 输出: {'product': 42}

流式处理

函数式 API 使用与 图 API 相同的流式处理机制。请阅读 流式处理指南 部分以获取更多详细信息。使用流式 API 来流式传输更新和自定义数据的示例。

from langgraph.func import entrypoint
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.config import get_stream_writer   

checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def main(inputs: dict) -> int:
    writer = get_stream_writer()
    writer("Started processing")
    result = inputs["x"] * 2
    writer(f"Result is {result}")
    return result

config = {"configurable": {"thread_id": "abc"}}

for mode, chunk in main.stream(
    {"x": 5},
    stream_mode=["custom", "updates"],
    config=config
):
    print(f"{mode}: {chunk}")

从 langgraph.config 导入 get_stream_writer。
在入口点内获取流写入器实例。
在计算开始前发出自定义数据。
计算结果后发出另一个自定义消息。
使用 .stream() 处理流式输出。
指定要使用的流式处理模式。

('updates', {'add_one': 2})
('updates', {'add_two': 3})
('custom', 'hello')
('custom', 'world')
('updates', {'main': 5})

Python < 3.11 的异步 如果使用 Python < 3.11 并编写异步代码，使用 get_stream_writer 将不起作用。请改为直接使用 StreamWriter 类。有关更多详细信息，请参阅 Python < 3.11 的异步。

from langgraph.types import StreamWriter

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
async def main(inputs: dict, writer: StreamWriter) -> int:
...

重试策略

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.types import RetryPolicy

# 此变量仅用于演示目的，以模拟网络故障。
# 在您的实际代码中不会出现此变量。
attempts = 0

# 让我们配置 RetryPolicy 以在 ValueError 时重试。
# 默认的 RetryPolicy 针对特定网络错误进行了优化。
retry_policy = RetryPolicy(retry_on=ValueError)

@task(retry_policy=retry_policy)
def get_info():
    global attempts
    attempts += 1

    if attempts < 2:
        raise ValueError('Failure')
    return "OK"

checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def main(inputs, writer):
    return get_info().result()

config = {
    "configurable": {
        "thread_id": "1"
    }
}

main.invoke({'any_input': 'foobar'}, config=config)

'OK'

缓存任务

import time
from langgraph.cache.memory import InMemoryCache
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.types import CachePolicy


@task(cache_policy=CachePolicy(ttl=120))
def slow_add(x: int) -> int:
    time.sleep(1)
    return x * 2


@entrypoint(cache=InMemoryCache())
def main(inputs: dict) -> dict[str, int]:
    result1 = slow_add(inputs["x"]).result()
    result2 = slow_add(inputs["x"]).result()
    return {"result1": result1, "result2": result2}


for chunk in main.stream({"x": 5}, stream_mode="updates"):
    print(chunk)

#> {'slow_add': 10}
#> {'slow_add': 10, '__metadata__': {'cached': True}}
#> {'main': {'result1': 10, 'result2': 10}}

ttl 以秒为单位指定。缓存将在此时间后失效。

错误后恢复

import time
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.types import StreamWriter

# 此变量仅用于演示目的，以模拟网络故障。
# 在您的实际代码中不会出现此变量。
attempts = 0

@task()
def get_info():
    """
    模拟一个任务，在成功之前失败一次。
    在第一次尝试时引发异常，然后在后续尝试中返回 "OK"。
    """
    global attempts
    attempts += 1

    if attempts < 2:
        raise ValueError("Failure")  # 模拟第一次尝试失败
    return "OK"

# 初始化内存检查点器以进行持久化
checkpointer = InMemorySaver()

@task
def slow_task():
    """
    通过引入 1 秒延迟来模拟运行缓慢的任务。
    """
    time.sleep(1)
    return "Ran slow task."

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def main(inputs, writer: StreamWriter):
    """
    运行 slow_task 和 get_info 任务的主工作流函数。

    参数:
    - inputs: 包含工作流输入值的字典。
    - writer: 用于流式传输自定义数据的 StreamWriter。

    工作流首先执行 `slow_task`，然后尝试执行 `get_info`，
    该任务将在第一次调用时失败。
    """
    slow_task_result = slow_task().result()  # 对 slow_task 的阻塞调用
    get_info().result()  # 在第一次尝试时将在此处引发异常
    return slow_task_result

# 工作流执行配置，具有唯一的线程标识符
config = {
    "configurable": {
        "thread_id": "1"  # 用于跟踪工作流执行的唯一标识符
    }
}

# 由于 slow_task 执行，此调用将花费约 1 秒
try:
    # 第一次调用将因 `get_info` 任务失败而引发异常
    main.invoke({'any_input': 'foobar'}, config=config)
except ValueError:
    pass  # 优雅地处理失败

当我们恢复执行时，不需要重新运行 slow_task，因为其结果已保存在检查点中。

main.invoke(None, config=config)

'Ran slow task.'

人机回环

函数式 API 支持使用 interrupt 函数和 Command 原语的人机回环工作流。

基本人机回环工作流

我们将创建三个任务：

追加 "bar"。
暂停以等待人工输入。恢复时，追加人工输入。
追加 "qux"。

from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.types import Command, interrupt


@task
def step_1(input_query):
    """追加 bar。"""
    return f"{input_query} bar"


@task
def human_feedback(input_query):
    """追加用户输入。"""
    feedback = interrupt(f"Please provide feedback: {input_query}")
    return f"{input_query} {feedback}"


@task
def step_3(input_query):
    """追加 qux。"""
    return f"{input_query} qux"

我们现在可以在入口点中组合这些任务：

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

checkpointer = InMemorySaver()


@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def graph(input_query):
    result_1 = step_1(input_query).result()
    result_2 = human_feedback(result_1).result()
    result_3 = step_3(result_2).result()

    return result_3

interrupt() 在任务内部调用，使人类能够审查和编辑前一个任务的输出。先前任务的结果（在本例中为 step_1）会被持久化，因此在 interrupt 之后不会再次运行。让我们发送一个查询字符串：

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

for event in graph.stream("foo", config):
    print(event)
    print("\n")

请注意，我们在 step_1 之后使用 interrupt 暂停。中断提供了恢复运行的说明。要恢复，我们发出一个包含 human_feedback 任务期望数据的 Command。

# 继续执行
for event in graph.stream(Command(resume="baz"), config):
    print(event)
    print("\n")

恢复后，运行将通过剩余步骤并按预期终止。

审查工具调用

要在执行前审查工具调用，我们添加一个 review_tool_call 函数，该函数调用 interrupt。调用此函数时，执行将暂停，直到我们发出恢复命令。给定一个工具调用，我们的函数将 interrupt 以供人工审查。此时我们可以：

接受工具调用
修改工具调用并继续
生成自定义工具消息（例如，指示模型重新格式化其工具调用）

from typing import Union

def review_tool_call(tool_call: ToolCall) -> Union[ToolCall, ToolMessage]:
    """审查工具调用，返回经过验证的版本。"""
    human_review = interrupt(
        {
            "question": "Is this correct?",
            "tool_call": tool_call,
        }
    )
    review_action = human_review["action"]
    review_data = human_review.get("data")
    if review_action == "continue":
        return tool_call
    elif review_action == "update":
        updated_tool_call = {**tool_call, **{"args": review_data}}
        return updated_tool_call
    elif review_action == "feedback":
        return ToolMessage(
            content=review_data, name=tool_call["name"], tool_call_id=tool_call["id"]
        )

我们现在可以更新我们的入口点以审查生成的工具调用。如果工具调用被接受或修改，我们将以与之前相同的方式执行。否则，我们只追加人类提供的 ToolMessage。先前任务的结果（在本例中为初始模型调用）会被持久化，因此在 interrupt 之后不会再次运行。

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.types import Command, interrupt


checkpointer = InMemorySaver()


@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def agent(messages, previous):
    if previous is not None:
        messages = add_messages(previous, messages)

    model_response = call_model(messages).result()
    while True:
        if not model_response.tool_calls:
            break

        # 审查工具调用
        tool_results = []
        tool_calls = []
        for i, tool_call in enumerate(model_response.tool_calls):
            review = review_tool_call(tool_call)
            if isinstance(review, ToolMessage):
                tool_results.append(review)
            else:  # 是经过验证的工具调用
                tool_calls.append(review)
                if review != tool_call:
                    model_response.tool_calls[i] = review  # 更新消息

        # 执行剩余的工具调用
        tool_result_futures = [call_tool(tool_call) for tool_call in tool_calls]
        remaining_tool_results = [fut.result() for fut in tool_result_futures]

        # 追加到消息列表
        messages = add_messages(
            messages,
            [model_response, *tool_results, *remaining_tool_results],
        )

        # 再次调用模型
        model_response = call_model(messages).result()

    # 生成最终响应
    messages = add_messages(messages, model_response)
    return entrypoint.final(value=model_response, save=messages)

短期记忆

短期记忆允许跨同一 线程 ID 的不同调用存储信息。有关更多详细信息，请参阅短期记忆。

管理检查点

您可以查看和删除检查点器存储的信息。

查看线程状态

config = {
    "configurable": {
        "thread_id": "1",
        # 可选地提供特定检查点的 ID，
        # 否则将显示最新的检查点
        # "checkpoint_id": "1f029ca3-1f5b-6704-8004-820c16b69a5a"  #

    }
}
graph.get_state(config)

StateSnapshot(
    values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob"), AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today?), HumanMessage(content="what's my name?"), AIMessage(content='Your name is Bob.')]}, next=(),
    config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-1f5b-6704-8004-820c16b69a5a'}},
    metadata={
        'source': 'loop',
        'writes': {'call_model': {'messages': AIMessage(content='Your name is Bob.')}},
        'step': 4,
        'parents': {},
        'thread_id': '1'
    },
    created_at='2025-05-05T16:01:24.680462+00:00',
    parent_config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-1790-6b0a-8003-baf965b6a38f'}},
    tasks=(),
    interrupts=()
)

查看线程的历史记录

config = {
    "configurable": {
        "thread_id": "1"
    }
}
list(graph.get_state_history(config))

[
    StateSnapshot(
        values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob"), AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?'), HumanMessage(content="what's my name?"), AIMessage(content='Your name is Bob.')]},
        next=(),
        config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-1f5b-6704-8004-820c16b69a5a'}},
        metadata={'source': 'loop', 'writes': {'call_model': {'messages': AIMessage(content='Your name is Bob.')}}, 'step': 4, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:24.680462+00:00',
        parent_config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-1790-6b0a-8003-baf965b6a38f'}},
        tasks=(),
        interrupts=()
    ),
    StateSnapshot(
        values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob"), AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?'), HumanMessage(content="what's my name?")]},
        next=('call_model',),
        config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-1790-6b0a-8003-baf965b6a38f'}},
        metadata={'source': 'loop', 'writes': None, 'step': 3, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:23.863421+00:00',
        parent_config={...}
        tasks=(PregelTask(id='8ab4155e-6b15-b885-9ce5-bed69a2c305c', name='call_model', path=('__pregel_pull', 'call_model'), error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages': AIMessage(content='Your name is Bob.')}),),
        interrupts=()
    ),
    StateSnapshot(
        values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob"), AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?')]},
        next=('__start__',),
        config={...},
        metadata={'source': 'input', 'writes': {'__start__': {'messages': [{'role': 'user', 'content': "what's my name?"}]}}, 'step': 2, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:23.863173+00:00',
        parent_config={...}
        tasks=(PregelTask(id='24ba39d6-6db1-4c9b-f4c5-682aeaf38dcd', name='__start__', path=('__pregel_pull', '__start__'), error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages': [{'role': 'user', 'content': "what's my name?"}]}),),
        interrupts=()
    ),
    StateSnapshot(
        values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob"), AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?')]},
        next=(),
        config={...},
        metadata={'source': 'loop', 'writes': {'call_model': {'messages': AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?')}}, 'step': 1, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:23.862295+00:00',
        parent_config={...}
        tasks=(),
        interrupts=()
    ),
    StateSnapshot(
        values={'messages': [HumanMessage(content="hi! I'm bob")]},
        next=('call_model',),
        config={...},
        metadata={'source': 'loop', 'writes': None, 'step': 0, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:22.278960+00:00',
        parent_config={...}
        tasks=(PregelTask(id='8cbd75e0-3720-b056-04f7-71ac805140a0', name='call_model', path=('__pregel_pull', 'call_model'), error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages': AIMessage(content='Hi Bob! How are you doing today? Is there anything I can help you with?')}),),
        interrupts=()
    ),
    StateSnapshot(
        values={'messages': []},
        next=('__start__',),
        config={'configurable': {'thread_id': '1', 'checkpoint_ns': '', 'checkpoint_id': '1f029ca3-0870-6ce2-bfff-1f3f14c3e565'}},
        metadata={'source': 'input', 'writes': {'__start__': {'messages': [{'role': 'user', 'content': "hi! I'm bob"}]}}, 'step': -1, 'parents': {}, 'thread_id': '1'},
        created_at='2025-05-05T16:01:22.277497+00:00',
        parent_config=None,
        tasks=(PregelTask(id='d458367b-8265-812c-18e2-33001d199ce6', name='__start__', path=('__pregel_pull', '__start__'), error=None, interrupts=(), state=None, result={'messages': [{'role': 'user', 'content': "hi! I'm bob"}]}),),
        interrupts=()
    )
]

将返回值与保存值解耦

使用 entrypoint.final 将返回给调用者的内容与保存在检查点中的内容解耦。这在以下情况下非常有用：

您想返回计算结果（例如，摘要或状态），但保存不同的内部值以供下次调用使用。
您需要控制下次运行时传递给 previous 参数的内容。

from langgraph.func import entrypoint
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def accumulate(n: int, *, previous: int | None) -> entrypoint.final[int, int]:
    previous = previous or 0
    total = previous + n
    # 将 *先前* 值返回给调用者，但将 *新* 总计保存到检查点。
    return entrypoint.final(value=previous, save=total)

config = {"configurable": {"thread_id": "my-thread"}}

print(accumulate.invoke(1, config=config))  # 0
print(accumulate.invoke(2, config=config))  # 1
print(accumulate.invoke(3, config=config))  # 3

聊天机器人示例

使用函数式 API 和 InMemorySaver 检查点器的简单聊天机器人示例。该机器人能够记住之前的对话并从上次中断的地方继续。

from langchain.messages import BaseMessage
from langgraph.graph import add_messages
from langgraph.func import entrypoint, task
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

model = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6")

@task
def call_model(messages: list[BaseMessage]):
    response = model.invoke(messages)
    return response

checkpointer = InMemorySaver()

@entrypoint(checkpointer=checkpointer)
def workflow(inputs: list[BaseMessage], *, previous: list[BaseMessage]):
    if previous:
        inputs = add_messages(previous, inputs)

    response = call_model(inputs).result()
    return entrypoint.final(value=response, save=add_messages(inputs, response))

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
input_message = {"role": "user", "content": "hi! I'm bob"}
for chunk in workflow.stream([input_message], config, stream_mode="values"):
    chunk.pretty_print()

input_message = {"role": "user", "content": "what's my name?"}
for chunk in workflow.stream([input_message], config, stream_mode="values"):
    chunk.pretty_print()

长期记忆

长期记忆允许跨不同的 线程 ID 存储信息。这对于在一个对话中学习有关给定用户的信息并在另一个对话中使用它可能很有用。

工作流

工作流和代理指南，了解如何使用函数式 API 构建工作流的更多示例。

与其他库集成

使用函数式 API 将 LangGraph 的功能添加到其他框架：将持久化、内存和流式处理等 LangGraph 功能添加到其他不提供这些功能的代理框架中。

在 GitHub 上编辑此页面或提交问题。

通过 MCP 将这些文档连接到 Claude、VSCode 等以获取实时答案。

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将返回值与保存值解耦

聊天机器人示例

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