测试 - Docs by LangChain中文

在你完成 LangGraph agent 的原型开发后，下一个自然的步骤就是添加测试。本指南介绍了一些在编写单元测试时可以使用的实用模式。请注意，本指南是 LangGraph 专用的，涵盖的是具有自定义结构的图相关场景。如果你刚刚入门，请查看使用 LangChain 内置 create_agent 的测试。

前置条件

首先，请确保你已安装 pytest：

$ pip install -U pytest

快速开始

由于许多 LangGraph agent 依赖状态，一个实用的模式是在每个使用图的测试之前创建图，然后在测试中使用新的 checkpointer 实例对其进行编译。下面的示例展示了这一模式如何作用于一个简单的线性图，该图依次经过 node1 和 node2。每个节点都会更新唯一的状态键 my_key：

import pytest

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

def create_graph() -> StateGraph:
    class MyState(TypedDict):
        my_key: str

    graph = StateGraph(MyState)
    graph.add_node("node1", lambda state: {"my_key": "hello from node1"})
    graph.add_node("node2", lambda state: {"my_key": "hello from node2"})
    graph.add_edge(START, "node1")
    graph.add_edge("node1", "node2")
    graph.add_edge("node2", END)
    return graph

def test_basic_agent_execution() -> None:
    checkpointer = MemorySaver()
    graph = create_graph()
    compiled_graph = graph.compile(checkpointer=checkpointer)
    result = compiled_graph.invoke(
        {"my_key": "initial_value"},
        config={"configurable": {"thread_id": "1"}}
    )
    assert result["my_key"] == "hello from node2"

测试单个节点和边

编译后的 LangGraph agent 会通过 graph.nodes 暴露对每个单独节点的引用。你可以利用这一点来测试 agent 中的单个节点。请注意，这会绕过编译图时传入的任何 checkpointer：

import pytest

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

def create_graph() -> StateGraph:
    class MyState(TypedDict):
        my_key: str

    graph = StateGraph(MyState)
    graph.add_node("node1", lambda state: {"my_key": "hello from node1"})
    graph.add_node("node2", lambda state: {"my_key": "hello from node2"})
    graph.add_edge(START, "node1")
    graph.add_edge("node1", "node2")
    graph.add_edge("node2", END)
    return graph

def test_individual_node_execution() -> None:
    # Will be ignored in this example
    checkpointer = MemorySaver()
    graph = create_graph()
    compiled_graph = graph.compile(checkpointer=checkpointer)
    # Only invoke node 1
    result = compiled_graph.nodes["node1"].invoke(
        {"my_key": "initial_value"},
    )
    assert result["my_key"] == "hello from node1"

部分执行

对于由更大图组成的 agent，你可能希望测试 agent 中的部分执行路径，而不是从头到尾测试整个流程。在某些情况下，从语义上看，将这些部分重构为子图可能更合理，这样你就可以像通常一样单独调用它们。不过，如果你不想改变 agent 图的整体结构，可以使用 LangGraph 的持久化机制来模拟这样一种状态：agent 在目标部分开始之前暂停，并且会在目标部分结束时再次暂停。步骤如下：

使用 checkpointer 编译你的 agent（内存中的 checkpointer InMemorySaver 足以用于测试）。
调用你的 agent 的 update_state 方法，并将 as_node 参数设置为你想开始测试的节点的前一个节点名称。
使用与更新状态时相同的 thread_id 调用你的 agent，并将 interrupt_after 参数设置为你想停止的节点名称。

下面是一个示例，它只执行线性图中的第二个和第三个节点：

import pytest

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

def create_graph() -> StateGraph:
    class MyState(TypedDict):
        my_key: str

    graph = StateGraph(MyState)
    graph.add_node("node1", lambda state: {"my_key": "hello from node1"})
    graph.add_node("node2", lambda state: {"my_key": "hello from node2"})
    graph.add_node("node3", lambda state: {"my_key": "hello from node3"})
    graph.add_node("node4", lambda state: {"my_key": "hello from node4"})
    graph.add_edge(START, "node1")
    graph.add_edge("node1", "node2")
    graph.add_edge("node2", "node3")
    graph.add_edge("node3", "node4")
    graph.add_edge("node4", END)
    return graph

def test_partial_execution_from_node2_to_node3() -> None:
    checkpointer = MemorySaver()
    graph = create_graph()
    compiled_graph = graph.compile(checkpointer=checkpointer)
    compiled_graph.update_state(
        config={
          "configurable": {
            "thread_id": "1"
          }
        },
        # The state passed into node 2 - simulating the state at
        # the end of node 1
        values={"my_key": "initial_value"},
        # Update saved state as if it came from node 1
        # Execution will resume at node 2
        as_node="node1",
    )
    result = compiled_graph.invoke(
        # Resume execution by passing None
        None,
        config={"configurable": {"thread_id": "1"}},
        # Stop after node 3 so that node 4 doesn't run
        interrupt_after="node3",
    )
    assert result["my_key"] == "hello from node3"

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