LangGraph 安装教程从零搭建 AI 智能体开发环境3 步跑通第一个有状态工作流【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph如果你听说过 AI 智能体Agent却苦于没有趁手的编排工具可以试试 LangGraph——一个用于构建有状态、可持久化的多角色智能体工作流的 Python 框架。它把循环调用、条件分支、断点续跑这些智能体绕不开的能力做成了低层基础设施。本文带你完成 LangGraph 安装与环境配置全程只需 Python 和 pip 两样东西10 分钟内可以验证跑通。为什么选它先看看这些智能体常见翻车现场做 LLM 应用时你有没有遇到过这种情况智能体跑了一半报错了前功尽弃只能从头再来想让用户在关键节点插一句嘴确认一下代码却只能硬编码成一次性执行对话进行到第三轮模型彻底忘了前面聊过什么。这些问题的根源都一样普通函数调用式的代码结构撑不起长程运行 需要记住状态 允许中途干预这类需求。LangGraph 的思路是把应用画成一张图每个节点是一段逻辑节点之间靠状态传递结果每一步的状态都会自动落盘。于是崩溃后可以原地恢复、可以随时暂停等人审核、跨会话也能保留长期记忆。Klarna、Replit、Elastic 等公司都在用它来承载生产环境里的智能体应用。30 秒看懂核心亮点亮点一句话说明持久执行每一步自动保存状态失败后从断点恢复适合长时间运行的任务人机协同执行到任意节点都可以中断让人检查或修改状态后再继续记忆机制短期工作记忆 跨会话长期记忆智能体真正记得事图结构编排支持循环和条件分支多智能体协作、子图嵌套都开箱即用可独立使用不依赖 LangChain 也能跑当然和 LangChain 全家桶无缝集成开发语言是 Python要求Python 3.10 及以上3.10~3.13 均在官方支持范围内。环境与依赖准备先花 1 分钟确认环境开始装之前用下面两条命令快速体检一下python --version pip --version确认要点Python 版本必须 ≥ 3.10低于这个版本装不上安装时 pip 会直接拒绝pip 随 Python 一起安装一般不缺。如果输出报错先修复 Python 环境再往下走。另外建议可选但推荐虚拟环境用python -m venv venv建一个隔离环境避免污染系统 Pythonuv仓库本身用它管理依赖如果你要参与源码开发建议顺手装上后面装依赖会快很多。从零到跑通的安装过程第一步获取项目源码党才需要如果你只是使用LangGraph直接跳到第二步即可这一步可以跳过。只有想读源码、跑测试或开发周边组件时才需要拉一份代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph cd langgraph第二步安装 LangGraph 核心库这是必做的一步在虚拟环境里执行没建环境就在当前环境执行pip install -U langgraph命令会自动带上langchain-core、langgraph-checkpoint负责状态持久化等依赖无需手动处理。想同时拥有官方 CLIlanggraph dev本地起服务、热重载调试的话追加安装pip install -U langgraph-cli[inmem]第三步可选从源码安装适合参与开发如果你刚才克隆了仓库并且装好了 uv可以直接用仓库根目录自带的 Makefile 一次性装齐所有子库checkpoint、CLI、prebuilt 等全部以可编辑模式安装cd langgraph make install该命令会先创建虚拟环境再逐个安装libs/下的每个子包Windows 下请改用 WSL 或手动执行其中的uv pip install -e 目录循环。环境变量配置只有接可观测性平台才需要本地开发阶段可以不配任何环境变量。如果后续要接入 LangSmith 追踪智能体执行轨迹再补上export LANGSMITH_TRACINGtrue export LANGSMITH_API_KEY你的API密钥Windows 下把export换成set或写入.env文件由 CLI 自动加载。装完怎么验证、接下来去哪验证安装在 Python 交互环境里跑这一行能打印出版本号就说明装好了python -c import langgraph; print(langgraph.__version__)接下来往哪走仓库里的 examples/ 目录沉淀了 RAG、多智能体协作、Plan-and-Execute、人机协同等经典工作流的 Notebook适合对照阅读注意该目录已转为归档性质新示例以官方文档为准CLI 的用法可以看 libs/cli/README.md照着配一个 langgraph.json 就能用langgraph dev在浏览器里看到上面那张可视化调试界面想读核心实现入口在 libs/langgraph/langgraph/重点看graph/构图 API和channels/状态通道两个子包。写在最后到这里LangGraph 的安装配置就齐活了环境就绪、库装好、版本验证通过。下一步建议从 examples 里挑一个最贴近你业务的工作流跑起来边跑边改比单看文档上手快得多。【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
