LangSmith Studio

在本地使用 LangChain 构建智能体时，可视化智能体内部发生的事情、实时与其交互以及调试问题非常有帮助。LangSmith Studio 是一个免费的可视化界面，用于从本地机器开发和测试你的 LangChain 智能体。

Studio 连接到你本地运行的智能体，显示智能体执行的每个步骤：发送给模型的提示、工具调用及其结果，以及最终输出。你可以测试不同的输入、检查中间状态，并在不需要额外代码或部署的情况下迭代智能体的行为。

本页描述如何使用本地 LangChain 智能体设置 Studio。

先决条件

开始之前，请确保你具备以下条件：

设置本地智能体服务器

1. 安装 LangGraph CLI

LangGraph CLI 提供了一个本地开发服务器（也称为智能体服务器），用于将你的智能体连接到 Studio。

# 需要 Python >= 3.11
pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"

2. 创建 langgraph.json 配置

在项目根目录创建一个 langgraph.json 配置文件：

{
  "node_version": "20",
  "dockerfile_lines": [],
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./src/agent.ts:agent"
  }
}

3. 导出你的智能体

确保你的智能体从指定的文件中导出：

// src/agent.ts
import { createAgent } from "langchain";

export const agent = createAgent({
  model: "gpt-4o",
  tools: [],
  prompt: "你是一个有帮助的助手。",
});

4. 启动服务器

langgraph dev

服务器启动后，你可以在终端中看到一个 URL，打开该 URL 即可访问 Studio。

使用 Studio

Studio 提供以下功能：

配置选项

langgraph.json 支持以下配置：

下一步