一个 LangGraph 应用由一个或多个图、一个配置文件（langgraph.json）、一个指定依赖关系的文件，以及一个可选用于指定环境变量的 .env 文件组成。

本指南展示了应用的典型结构，并演示如何提供所需的配置，以使用 LangSmith Deployment 部署应用。

INFO

LangSmith Deployment 是一个用于部署和扩展 LangGraph 智能体的托管平台。它负责处理基础设施、扩展和运维事项，因此你可以直接从仓库部署有状态、长时间运行的智能体。了解更多信息，请参阅 部署文档。

关键概念

要使用 LangSmith 进行部署，应提供以下信息：

1. 一个指定应用的依赖、图和环境变量的 LangGraph 配置文件（langgraph.json）。
2. 实现应用逻辑的 图。
3. 一个指定运行应用所需的 依赖 的文件。
4. 应用运行所需的 环境变量。

文件结构

以下是应用目录结构的示例：

Python (requirements.txt)

my-app/
├── my_agent # all project code lies within here
│   ├── utils # utilities for your graph
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── tools.py # tools for your graph
│   │   ├── nodes.py # node functions for your graph
│   │   └── state.py # state definition of your graph
│   ├── __init__.py
│   └── agent.py # code for constructing your graph
├── .env # environment variables
├── requirements.txt # package dependencies
└── langgraph.json # configuration file for LangGraph

Python (pyproject.toml)

my-app/
├── my_agent # all project code lies within here
│   ├── utils # utilities for your graph
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── tools.py # tools for your graph
│   │   ├── nodes.py # node functions for your graph
│   │   └── state.py # state definition of your graph
│   ├── __init__.py
│   └── agent.py # code for constructing your graph
├── .env # environment variables
├── langgraph.json  # configuration file for LangGraph
└── pyproject.toml # dependencies for your project

my-app/
├── src # all project code lies within here
│   ├── utils # optional utilities for your graph
│   │   ├── tools.ts # tools for your graph
│   │   ├── nodes.ts # node functions for your graph
│   │   └── state.ts # state definition of your graph
│   └── agent.ts # code for constructing your graph
├── package.json # package dependencies
├── .env # environment variables
└── langgraph.json # configuration file for LangGraph

INFO

LangGraph 应用的目录结构可能会因编程语言和所用的包管理器而异。

配置文件

langgraph.json 文件是一个 JSON 文件，用于指定部署 LangGraph 应用所需的依赖、图、环境变量和其他设置。

关于 JSON 文件中所有受支持键的详细信息，参见 LangGraph 配置文件参考。

TIP

LangGraph CLI 默认使用当前目录下的 langgraph.json 配置文件。

示例

• 依赖涉及一个自定义本地包和 langchain_openai 包。
• 将从 ./your_package/your_file.py 文件中加载一个包含变量 variable 的图。
• 环境变量将从 .env 文件中加载。

{
  "dependencies": ["langchain_openai", "./your_package"],
  "graphs": {
    "my_agent": "./your_package/your_file.py:agent"
  },
  "env": "./.env"
}

• 依赖将从本地目录中的依赖文件（例如 package.json）加载。
• 将从 ./your_package/your_file.js 文件中加载一个包含函数 agent 的图。
• 环境变量 OPENAI_API_KEY 以内联方式设置。

{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "my_agent": "./your_package/your_file.js:agent"
  },
  "env": {
    "OPENAI_API_KEY": "secret-key"
  }
}

依赖

一个 LangGraph 应用可能依赖其他 Python 包。

一个 LangGraph 应用可能依赖其他 TypeScript/JavaScript 库。

要正确设置依赖，通常需要指定以下信息：

1. 目录中一个指定依赖关系的文件（例如 requirements.txt、pyproject.toml 或 package.json）。

2. 目录中一个指定依赖关系的文件（例如 package.json）。

3. LangGraph 配置文件 中的一个 dependencies 键，用于指定运行 LangGraph 应用所需的依赖。

4. 任何额外的二进制文件或系统库都可以通过 LangGraph 配置文件 中的 dockerfile_lines 键来指定。

图

使用 LangGraph 配置文件 中的 graphs 键来指定部署后的 LangGraph 应用中将提供哪些图。

你可以在配置文件中指定一个或多个图。每个图由一个名称（应唯一）和一个路径标识，该路径指向：（1）编译后的图，或（2）定义图的函数。

环境变量

如果你要在本地使用已部署的 LangGraph 应用，可以在 LangGraph 配置文件 的 env 键中配置环境变量。

对于生产部署，你通常需要在部署环境中配置环境变量。