在本地使用 LangChain 构建智能体时,可视化展示智能体内部的工作流程、实时交互并调试问题会很有帮助。LangSmith Studio 是一个免费的可视化界面,可用于在本地机器上开发和测试您的 LangChain 智能体。 Studio 会连接到您本地运行的智能体,并向您展示智能体执行的每个步骤:发送给模型的提示词、工具调用及其结果,以及最终输出。您可以测试不同的输入,检查中间状态,并迭代优化智能体的行为,而无需编写额外代码或进行部署。 本页将介绍如何使用本地 LangChain 智能体设置 Studio。

前置条件

开始之前,请确保您已准备好以下内容:
  • 一个 LangSmith 账户:在 smith.langchain.com 注册(免费)或登录。
  • 一个 LangSmith API 密钥:按照 创建 API 密钥 指南操作。
  • 如果不希望数据被追踪到 LangSmith,请在应用程序的 .env 文件中设置 LANGSMITH_TRACING=false。禁用追踪后,数据不会离开您的本地服务器。

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),用于将您的智能体连接到 Studio。

2. 准备您的智能体

如果您已经有一个 LangChain 智能体,可以直接使用。此示例使用一个简单的邮件智能体:
agent.py

3. 环境变量

Studio 需要 LangSmith API 密钥来连接您的本地智能体。在项目根目录创建一个 .env 文件,并从 LangSmith 添加您的 API 密钥。
请确保您的 .env 文件未被提交到版本控制系统(如 Git)。
.env

4. 创建 LangGraph 配置文件

LangGraph CLI 使用配置文件来定位您的智能体并管理依赖项。在您的应用目录中创建一个 langgraph.json 文件:
langgraph.json
[create_agent] 函数会自动返回一个已编译的 LangGraph 图,这正是配置文件中 graphs 键所期望的内容。
有关配置文件中 JSON 对象各键的详细说明,请参阅 LangGraph 配置文件参考。
此时,项目结构如下:

5. 安装依赖项

从项目根目录安装依赖项:

6. 在 Studio 中查看您的智能体

启动开发服务器以将您的智能体连接到 Studio:
Safari 浏览器会阻止对 Studio 的 localhost 连接。解决方法是,在运行上述命令时加上 --tunnel 参数,通过安全隧道访问 Studio。
服务器运行后,您的智能体可通过 API (http://127.0.0.1:2024) 和 Studio 界面 (https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024) 访问:
Studio 界面中的智能体视图
将 Studio 连接到本地智能体后,您可以快速迭代优化其行为。运行测试输入,检查包含提示词、工具参数、返回值以及 Token/延迟指标在内的完整执行跟踪。当出现问题时,Studio 会捕获异常及其周围状态,帮助您理解发生了什么。 开发服务器支持热重载——更改代码中的提示词或工具签名后,Studio 会立即反映这些变化。您可以从任意步骤重新运行对话线程,测试您的更改而无需从头开始。此工作流程既适用于简单的单工具智能体,也适用于复杂的多节点图。 有关如何运行 Studio 的更多信息,请参阅 LangSmith 文档 中的以下指南:

视频指南

有关已部署代理的更多信息,请参阅部署。