LangGraph构建多agent，并通过Studio可视化运行

作者：CSDN博客
在本教程中，我们将详细介绍如何使用LangGraph Studio来测试和调试多Agent对话系统。我们将基于一个实际的demo案例，展示如何构建、配置和可视化调试一个多Agent系统。
项目概述

我们的项目实现了一个管理者-执行者模式的多Agent对话系统，其中：

• 项目管理者：负责协调整个讨论过程，分配任务并生成最终报告
  
• 资深研究员：专注于提供研究分析和数据支持
  
• 首席工程师：专注于技术可行性和实现方案
  

环境准备

1. 安装依赖

首先，确保安装了项目所需的所有依赖：

1. langgraph==0.4.7
2. langchain==0.3.12
3. langchain-community==0.3.12
4. langchain-openai==0.3.14
5. python-dotenv==1.1.0
6. langgraph-cli==0.4.2
7. langsmith==0.3.34

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2. 配置环境变量

创建一个.env​文件并配置OpenAI API密钥：

1. OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
2. OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
3. OPENAI_MODEL=gpt-4o

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LangGraph Studio配置

1. 创建langgraph.json配置文件

为了能够在LangGraph Studio中可视化我们的多Agent系统，我们需要创建一个langgraph.json配置文件：

1. {
2.   "dependencies": ["."],
3.   "graphs": {
4.     "multi_agent": "./multi_agent_demo.py:graph"
5.   }
6. }

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这个配置文件告诉LangGraph Studio在哪里找到我们的图定义。
2. 启动LangGraph Studio

在项目根目录下运行以下命令启动LangGraph Studio：

1. langgraph dev

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这将启动一个本地开发服务器，可以在Studio UI​中打开studio。
[code]INFO:langgraph_api.cli:

        Welcome to

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