> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://cndoc-langchain.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 使用时间旅行 > 在LangGraph中重放过去的执行并分叉以探索替代路径 ## 概述 LangGraph通过[检查点](/oss/python/langgraph/persistence#checkpoints)支持时间旅行： * **[重放](#重放)**：从先前的检查点重试。 * **[分叉](#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](/oss/python/langgraph/interrupts)（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](/oss/python/langgraph/interrupts)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`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.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`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.invoke)： ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} 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`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.update_state)以创建分叉，然后使用`None`调用[`invoke`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.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。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} # 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`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.update_state)时，值会使用指定节点的写入器（包括[归约器](/oss/python/langgraph/graph-api#reducers)）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](/oss/python/langgraph/test)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。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} # 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`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/types/interrupt)进行[Human in the Loop](/oss/python/langgraph/interrupts)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=...)`。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} 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。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} 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](/oss/python/langgraph/use-subgraphs)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。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} # 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 ``` 在子图上设置`checkpointer=True`以赋予其自己的检查点历史记录。这会在子图**内部**的每个步骤创建检查点，允许你从其内部的特定点进行时间旅行——例如，在两个中断之间。 使用[`get_state`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graphs/#langgraph.graph.state.CompiledStateGraph.get_state)并设置`subgraphs=True`来访问子图自己的检查点配置，然后从中分叉： ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} # 拥有自己检查点的子图 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(checkpointer=True) # 自己的检查点历史记录 ) graph = ( StateGraph(State) .add_node("subgraph_node", subgraph) .add_edge(START, "subgraph_node") .compile(checkpointer=InMemorySaver()) ) config = {"configurable": {"thread_id": "1"}} # 运行直到 step_a 中断 graph.invoke({"value": []}, config) # 恢复 step_a -> 遇到 step_b 中断 graph.invoke(Command(resume="Alice"), config) # 获取子图自己的检查点（在 step_a 和 step_b 之间） parent_state = graph.get_state(config, subgraphs=True) sub_config = parent_state.tasks[0].state.config # 从子图检查点分叉 fork_config = graph.update_state(sub_config, {"value": ["forked"]}) result = graph.invoke(None, fork_config) # step_b 重新执行，step_a 的结果保留 ``` 有关配置子图检查点的更多信息，请参阅[子图持久化](/oss/python/langgraph/use-subgraphs#subgraph-persistence)。 ***
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