当你准备好将你的 LangChain 智能体部署到生产环境时，LangSmith 提供了一个专为智能体工作负载设计的托管平台。传统的托管平台是为无状态、短生命周期的 Web 应用程序构建的，而 LangGraph 则是专为需要持久状态和后台执行的有状态、长时间运行的智能体而构建的。LangSmith 负责处理基础设施、扩展和运维问题，因此你可以直接从你的代码仓库进行部署。

前提条件

开始之前，请确保你具备以下条件：

• 一个 GitHub 账户
• 一个 LangSmith 账户（免费注册）

部署你的智能体

1. 在 GitHub 上创建仓库

你的应用程序代码必须存放在 GitHub 仓库中，才能在 LangSmith 上部署。支持公共和私有仓库。对于本快速入门，请首先按照本地服务器设置指南确保你的应用程序与 LangGraph 兼容。然后，将你的代码推送到仓库。

2. 部署到 LangSmith

导航到 LangSmith 部署

登录 LangSmith。在左侧边栏中，选择 Deployments。

创建新部署

点击 + New Deployment 按钮。将打开一个窗格，您可以在其中填写必填字段。

关联代码仓库

如果您是首次使用，或者要添加一个之前未连接过的私有仓库，请点击 Add new account 按钮，并按照说明连接您的 GitHub 账户。

部署仓库

选择您应用程序的仓库。点击 Submit 进行部署。此过程可能需要大约 15 分钟才能完成。您可以在 Deployment details 视图中查看状态。

3. 在 Studio 中测试您的应用程序

一旦您的应用程序部署完成：

1. 选择您刚刚创建的部署以查看更多详情。
2. 点击右上角的 Studio 按钮。Studio 将打开并显示您的图。

4. 获取部署的 API URL

1. 在 LangGraph 的 Deployment details 视图中，点击 API URL 将其复制到剪贴板。
2. 点击 URL 将其复制到剪贴板。

5. 测试 API

您现在可以测试 API：

Python

Rest API

1. 安装 LangGraph Python：

pip install langgraph-sdk

2. 向代理发送消息：

from langgraph_sdk import get_sync_client # or get_client for async

client = get_sync_client(url="your-deployment-url", api_key="your-langsmith-api-key")

for chunk in client.runs.stream(
    None,    # Threadless run
    "agent", # Name of agent. Defined in langgraph.json.
    input={
        "messages": [{
            "role": "human",
            "content": "What is LangGraph?",
        }],
    },
    stream_mode="updates",
):
    print(f"Receiving new event of type: {chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

LangSmith 提供额外的托管选项，包括自托管和混合托管。更多信息，请参阅 平台设置概述。