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概述

LangGraph通过检查点支持时间旅行:
  • 重放:从先前的检查点重试。
  • 分叉:从先前的检查点分叉,使用修改后的状态探索替代路径。
两者都通过从先前的检查点恢复来工作。检查点之前的节点不会重新执行(结果已保存)。检查点之后的节点会重新执行,包括任何LLM调用、API请求和中断(这可能会产生不同的结果)。

重放

使用先前检查点的配置调用图,以从该点重放。
重放会重新执行节点——它不仅仅是从缓存中读取。LLM调用、API请求和中断会再次触发,并可能返回不同的结果。从最终检查点(没有next节点)重放是一个空操作。
重放 使用get_state_history找到要从中重放的检查点,然后使用该检查点的配置调用invoke
from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from typing_extensions import TypedDict, NotRequired
from langchain_core.utils.uuid import uuid7

class State(TypedDict):
    topic: NotRequired[str]
    joke: NotRequired[str]


def generate_topic(state: State):
    return {"topic": "socks in the dryer"}


def write_joke(state: State):
    return {"joke": f"Why do {state['topic']} disappear? They elope!"}


checkpointer = InMemorySaver()
graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("generate_topic", generate_topic)
    .add_node("write_joke", write_joke)
    .add_edge(START, "generate_topic")
    .add_edge("generate_topic", "write_joke")
    .compile(checkpointer=checkpointer)
)

# 步骤 1:运行图
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
result = graph.invoke({}, config)

# 步骤 2:找到要从中重放的检查点
history = list(graph.get_state_history(config))
# 历史记录按时间倒序排列
for state in history:
    print(f"next={state.next}, checkpoint_id={state.config['configurable']['checkpoint_id']}")

# 步骤 3:从特定检查点重放
# 找到 write_joke 之前的检查点
before_joke = next(s for s in history if s.next == ("write_joke",))
replay_result = graph.invoke(None, before_joke.config)
# write_joke 重新执行(再次运行),generate_topic 不执行

分叉

分叉从过去的检查点创建一个带有修改状态的新分支。在先前的检查点上调用update_state以创建分叉,然后使用None调用invoke以继续执行。 分叉
update_state不会回滚线程。它创建一个从指定点分叉的新检查点。原始执行历史记录保持不变。
# 找到 write_joke 之前的检查点
history = list(graph.get_state_history(config))
before_joke = next(s for s in history if s.next == ("write_joke",))

# 分叉:更新状态以更改主题
fork_config = graph.update_state(
    before_joke.config,
    values={"topic": "chickens"},
)

# 从分叉处恢复——write_joke 使用新主题重新执行
fork_result = graph.invoke(None, fork_config)
print(fork_result["joke"])  # 关于鸡的笑话,而不是袜子

从特定节点

当你调用update_state时,值会使用指定节点的写入器(包括归约器)应用。检查点记录该节点已产生更新,执行从该节点的后继节点恢复。 默认情况下,LangGraph从检查点的版本历史推断as_node。从特定检查点分叉时,此推断几乎总是正确的。 在以下情况下显式指定as_node
  • 并行分支:多个节点在同一步骤中更新了状态,而LangGraph无法确定哪个是最后的(InvalidUpdateError)。
  • 无执行历史:在全新线程上设置状态(在测试中常见)。
  • 跳过节点:将as_node设置为后面的节点,使图认为该节点已经运行。
# 图:generate_topic -> write_joke

# 将此更新视为由 generate_topic 产生。
# 执行在 write_joke(generate_topic 的后继节点)处恢复。
fork_config = graph.update_state(
    before_joke.config,
    values={"topic": "chickens"},
    as_node="generate_topic",
)

中断

如果你的图使用interrupt进行Human in the Loop的工作流,中断在时间旅行期间总是会重新触发。包含中断的节点会重新执行,interrupt()会暂停以等待新的Command(resume=...)
from langgraph.types import interrupt, Command

class State(TypedDict):
    value: list[str]

def ask_human(state: State):
    answer = interrupt("What is your name?")
    return {"value": [f"Hello, {answer}!"]}

def final_step(state: State):
    return {"value": ["Done"]}

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("ask_human", ask_human)
    .add_node("final_step", final_step)
    .add_edge(START, "ask_human")
    .add_edge("ask_human", "final_step")
    .compile(checkpointer=InMemorySaver())
)

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

# 第一次运行:遇到中断
graph.invoke({"value": []}, config)
# 使用答案恢复
graph.invoke(Command(resume="Alice"), config)

# 从 ask_human 之前重放
history = list(graph.get_state_history(config))
before_ask = [s for s in history if s.next == ("ask_human",)][-1]

replay_result = graph.invoke(None, before_ask.config)
# 在中断处暂停——等待新的 Command(resume=...)

# 从 ask_human 之前分叉
fork_config = graph.update_state(before_ask.config, {"value": ["forked"]})
fork_result = graph.invoke(None, fork_config)
# 在中断处暂停——等待新的 Command(resume=...)

# 使用不同的答案恢复分叉的中断
graph.invoke(Command(resume="Bob"), fork_config)
# 结果:{"value": ["forked", "Hello, Bob!", "Done"]}

多个中断

如果你的图在多个点收集输入(例如,一个多步骤表单),你可以在中断之间分叉,以更改后续答案而无需重新询问之前的问题。
def ask_name(state):
    name = interrupt("What is your name?")
    return {"value": [f"name:{name}"]}

def ask_age(state):
    age = interrupt("How old are you?")
    return {"value": [f"age:{age}"]}

# 图:ask_name -> ask_age -> final
# 完成两个中断后:

# 在两个中断之间分叉(ask_name 之后,ask_age 之前)
history = list(graph.get_state_history(config))
between = [s for s in history if s.next == ("ask_age",)][-1]

fork_config = graph.update_state(between.config, {"value": ["modified"]})
result = graph.invoke(None, fork_config)
# ask_name 结果保留("name:Alice")
# ask_age 在中断处暂停——等待新答案

子图

使用子图进行时间旅行取决于子图是否拥有自己的检查点。这决定了你可以从中进行时间旅行的检查点的粒度。
默认情况下,子图继承父图的检查点。父图将整个子图视为单个超级步骤——整个子图执行只有一个父级检查点。从子图之前进行时间旅行会从头开始重新执行它。你无法在默认子图中时间旅行到节点之间的点——你只能从父级进行时间旅行。
# 没有自己检查点的子图(默认)
subgraph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("step_a", step_a)       # 有 interrupt()
    .add_node("step_b", step_b)       # 有 interrupt()
    .add_edge(START, "step_a")
    .add_edge("step_a", "step_b")
    .compile()  # 没有检查点——从父图继承
)

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("subgraph_node", subgraph)
    .add_edge(START, "subgraph_node")
    .compile(checkpointer=InMemorySaver())
)

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

# 完成两个中断
graph.invoke({"value": []}, config)            # 遇到 step_a 中断
graph.invoke(Command(resume="Alice"), config)  # 遇到 step_b 中断
graph.invoke(Command(resume="30"), config)     # 完成

# 从子图之前进行时间旅行
history = list(graph.get_state_history(config))
before_sub = [s for s in history if s.next == ("subgraph_node",)][-1]

fork_config = graph.update_state(before_sub.config, {"value": ["forked"]})
result = graph.invoke(None, fork_config)
# 整个子图从头开始重新执行
# 你无法时间旅行到 step_a 和 step_b 之间的点
有关配置子图检查点的更多信息,请参阅子图持久化