LangGraph SDK详解：Python开发者集成API的完整手册-优快云博客

LangGraph SDK详解：Python开发者集成API的完整手册

【免费下载链接】langgraph 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph

概述

LangGraph SDK是LangGraph平台提供的官方Python客户端库，专门用于与LangGraph API进行高效交互。它为开发者提供了简洁、类型安全的接口来管理AI助手（Assistant）、会话线程（Thread）、运行任务（Run）等核心资源，是构建智能应用和AI工作流的关键工具。

核心特性

特性	描述	优势
异步/同步支持	同时提供异步和同步客户端	适应不同应用场景
类型安全	完整的Pydantic模型定义	减少运行时错误
自动重试	内置HTTP请求重试机制	提升网络稳定性
流式处理	支持Server-Sent Events (SSE)	实时数据流处理
环境感知	自动检测API密钥和服务器地址	简化配置流程

安装与配置

安装SDK

pip install -U langgraph-sdk

环境配置

SDK支持多种API密钥配置方式，按优先级排序：

显式参数传递
LANGGRAPH_API_KEY 环境变量
LANGSMITH_API_KEY 环境变量
LANGCHAIN_API_KEY 环境变量

import os
os.environ["LANGGRAPH_API_KEY"] = "your-api-key-here"

核心组件架构

mermaid

基础使用示例

初始化客户端

from langgraph_sdk import get_client, get_sync_client

# 异步客户端（推荐）
async_client = get_client(url="http://localhost:8123")

# 同步客户端
sync_client = get_sync_client(url="http://localhost:8123")

助手管理

# 创建助手
assistant = await async_client.assistants.create(
    graph_id="agent",
    config={"temperature": 0.7},
    name="Weather Assistant",
    description="Provides weather information"
)

# 获取助手详情
assistant_details = await async_client.assistants.get(assistant["assistant_id"])

# 搜索助手
all_assistants = await async_client.assistants.search()

会话线程操作

# 创建新会话线程
thread = await async_client.threads.create()

# 获取线程状态
thread_info = await async_client.threads.get(thread["thread_id"])

运行任务处理

# 启动运行任务
input_data = {
    "messages": [{
        "role": "human", 
        "content": "What's the weather in San Francisco?"
    }]
}

run = await async_client.runs.create(
    thread_id=thread["thread_id"],
    assistant_id=assistant["assistant_id"],
    input=input_data
)

流式响应处理

# 流式运行（实时获取响应）
async for chunk in async_client.runs.stream(
    thread_id=thread["thread_id"],
    assistant_id=assistant["assistant_id"],
    input=input_data
):
    print(chunk)  # 实时处理响应片段

高级功能详解

1. 配置管理

# 复杂配置示例
config = {
    "model": "gpt-4",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000,
    "tools": [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Get current weather for a location",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {"type": "string"}
                    },
                    "required": ["location"]
                }
            }
        }
    ]
}

assistant = await async_client.assistants.create(
    graph_id="advanced_agent",
    config=config,
    name="Advanced Weather Agent"
)

2. 元数据管理

# 添加自定义元数据
metadata = {
    "created_by": "admin",
    "environment": "production",
    "version": "1.2.0",
    "tags": ["weather", "api", "production"]
}

assistant = await async_client.assistants.create(
    graph_id="agent",
    metadata=metadata,
    name="Production Weather Agent"
)

3. 错误处理与重试

import httpx
from langgraph_sdk import get_client

async def robust_operation():
    client = get_client(
        url="http://localhost:8123",
        timeout=httpx.Timeout(connect=10, read=60, write=60, pool=10)
    )
    
    try:
        # 操作会自动重试
        assistants = await client.assistants.search()
        return assistants
    except httpx.HTTPStatusError as e:
        print(f"HTTP错误: {e}")
        # 处理特定错误码
        if e.response.status_code == 404:
            print("资源未找到")
        elif e.response.status_code == 401:
            print("认证失败")
        raise

最佳实践

1. 连接池管理

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def get_langgraph_client():
    """上下文管理器确保正确关闭连接"""
    client = get_client(url="http://localhost:8123")
    try:
        yield client
    finally:
        await client.aclose()

# 使用示例
async with get_langgraph_client() as client:
    assistants = await client.assistants.search()

2. 性能优化

# 批量操作减少HTTP请求
async def batch_create_assistants(configs):
    results = []
    for config in configs:
        assistant = await client.assistants.create(
            graph_id=config["graph_id"],
            config=config["settings"],
            name=config["name"]
        )
        results.append(assistant)
    return results

# 使用asyncio.gather并行处理
async def parallel_operations():
    tasks = [
        client.assistants.search(),
        client.threads.search(),
        client.runs.search()
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

3. 监控与日志

import logging
from langgraph_sdk import get_client

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class MonitoredLangGraphClient:
    def __init__(self):
        self.client = get_client()
        self.request_count = 0
    
    async def monitored_get(self, path, **kwargs):
        self.request_count += 1
        logger.info(f"Request #{self.request_count}: {path}")
        start_time = time.time()
        
        try:
            result = await self.client.http.get(path, **kwargs)
            duration = time.time() - start_time
            logger.info(f"Request completed in {duration:.2f}s")
            return result
        except Exception as e:
            logger.error(f"Request failed: {e}")
            raise

常见问题排查

连接问题

# 检查连接状态
async def check_connection():
    try:
        client = get_client(timeout=5.0)
        # 简单ping操作测试连接
        await client.assistants.search(limit=1)
        return True
    except (httpx.ConnectError, httpx.TimeoutException):
        return False
    except Exception as e:
        print(f"其他错误: {e}")
        return False

认证问题

# API密钥验证
def validate_api_key(api_key):
    if not api_key or len(api_key) < 20:
        raise ValueError("无效的API密钥")
    
    # 简单的格式检查
    if not api_key.startswith("lg-"):
        print("警告: API密钥格式可能不正确")
    
    return True

版本兼容性

SDK版本	LangGraph API版本	Python版本	主要特性
0.2.x	≥ 0.0.45	≥ 3.9	完整功能支持
0.1.x	≥ 0.0.40	≥ 3.8	基础功能

总结

LangGraph SDK为Python开发者提供了强大而灵活的工具来构建和管理AI应用。通过类型安全的接口、自动重试机制和流式处理支持，开发者可以专注于业务逻辑而不是底层通信细节。

关键优势：

开发效率：简洁的API设计减少样板代码
可靠性：内置错误处理和重试机制
性能：异步支持和连接池优化
可扩展性：模块化设计支持复杂应用场景

无论是构建简单的聊天机器人还是复杂的多智能体系统，LangGraph SDK都能提供稳定可靠的基础设施支持。

【免费下载链接】langgraph 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考