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配置待部署应用

应用结构

要在 LangSmith 上部署，一个应用程序必须包含一个或多个图（graph）、一个配置文件（langgraph.json）、一个指定依赖项的文件，以及一个可选的用于指定环境变量的 .env 文件。

本页解释了 LangSmith 应用程序的组织方式，以及如何提供部署所需的配置详情。

核心概念 ​

要使用 LangSmith 进行部署，需要提供以下信息：

  1. 一个配置文件（langgraph.json），用于指定应用程序所需的依赖项、图和环境变量。
  2. 实现应用程序逻辑的图。
  3. 一个指定运行应用程序所需依赖项的文件。
  4. 应用程序运行所需的环境变量。

框架无关性 LangSmith Deployment 支持部署 LangGraph 图。然而，图的_节点_实现可以包含任意代码。这意味着任何框架都可以在节点内实现并部署在 LangSmith Deployment 上。这使您能够在不使用额外 LangGraph OSS API 的情况下实现核心应用逻辑，同时仍可利用 LangSmith 进行部署、扩展和可观测性。更多详细信息，请参阅在 LangSmith Deployment 中使用任何框架。

文件结构 ​

以下是 Python 和 JavaScript 应用程序的目录结构示例：

Python (requirements.txt)
Python (pyproject.toml)
JS (package.json)
plaintext
my-app/
├── my_agent # 所有项目代码位于此处
│   ├── utils # 图的工具函数
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── tools.py # 图的工具
│   │   ├── nodes.py # 图的节点函数
│   │   └── state.py # 图的状态定义
│   ├── __init__.py
│   └── agent.py # 构建图的代码
├── .env # 环境变量
├── requirements.txt # 包依赖项
└── langgraph.json # LangGraph 配置文件

应用程序的目录结构可能因使用的编程语言和包管理器而异。

配置文件 ​

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

有关 JSON 文件中所有支持键的详细信息，请参阅 LangGraph 配置文件参考。

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

示例 ​

Python
JavaScript
  • 依赖项涉及一个自定义本地包和 langchain_openai 包。
  • 将从文件 ./your_package/your_file.py 中加载名为 agent 的变量所代表的单个图。
  • 环境变量将从 .env 文件加载。
json
{
    "dependencies": [
        "langchain_openai",
        "./your_package"
    ],
    "graphs": {
        "my_agent": "./your_package/your_file.py:agent"
    },
    "env": "./.env"
}

依赖项 ​

应用程序可能依赖于其他 Python 包或 JavaScript 库（取决于编写应用程序所使用的编程语言）。

通常，您需要指定以下信息以正确设置依赖项：

  1. 目录中指定依赖项的文件（例如 requirements.txt、pyproject.toml 或 package.json）。
  2. 配置文件 中的 dependencies 键，用于指定运行应用程序所需的依赖项。
  3. 任何额外的二进制文件或系统库都可以使用 LangGraph 配置文件 中的 dockerfile_lines 键来指定。

图 ​

使用配置文件中的 graphs 键来指定部署的应用程序中将提供哪些图。

您可以在配置文件中指定一个或多个图。每个图由一个唯一的名称和一个指向 (1) 已编译的图或 (2) 定义图的函数的路径来标识。

在 LangSmith 部署中使用任何框架 ​

虽然 LangSmith 部署要求应用程序结构化为 LangGraph 图，但该图中的各个节点可以包含任意代码。这意味着您可以在节点内使用任何框架或库，同时仍然受益于 LangSmith 的部署基础设施。

图结构充当部署接口，但您的核心应用程序逻辑可以使用最适合您需求的任何工具和框架。

要使用 LangSmith 部署，您需要：

Python
JavaScript
  1. 一个 LangGraph 图结构：使用 StateGraph 以及 add_node 和 add_edge 定义一个图。
  2. 包含任意逻辑的节点函数：您的节点函数可以调用任何框架或库。
  3. 一个已编译的图：编译 该图以创建可部署的应用程序。

以下示例展示了如何将您现有的应用程序逻辑包装在最小的 LangGraph 结构中：

python
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from typing import TypedDict

# 您现有的使用任何框架的应用程序逻辑
from app_logic import process_data
from app_logic import fetch_data

class State(TypedDict):
    input: str
    result: str

def my_app_node(state: State) -> State:
    """包含任意框架代码的节点。"""
    # 在此处使用任何框架或库
    raw_data = fetch_data(state["input"])
    processed = process_data(raw_data)
    return {"result": processed}

# 定义图结构
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("process", my_app_node)  # 添加包含您逻辑的节点
graph.add_edge(START, "process")  # 将起点连接到您的节点
graph.add_edge("process", END)  # 将您的节点连接到终点

# 编译以供部署
app = graph.compile()

在此示例中，节点函数（Python 的 my_app_node 和 JavaScript 的 myAppNode）可以包含对任何框架或库的调用。LangGraph 结构仅提供部署接口和编排层。

环境变量 ​

如果您正在本地处理已部署的 LangGraph 应用程序，可以在配置文件的 env 键中配置环境变量。

对于生产部署，您通常需要在部署环境中配置环境变量。

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