准备环境

在开始之前，你需要一个 Python 环境。如果你还没有安装 Python，请到 python.org（Python 官方下载页面）下载最新版本。安装时记得勾选“Add Python to PATH”，这样你就能在命令行里直接使用 Python 了。

打开终端（Windows 用户用命令提示符或 PowerShell，Mac/Linux 用户用 Terminal），输入 python --version，看到版本号就说明安装成功了。

安装 LangGraph

LangGraph 是一个让你用 Python 构建有状态 AI 智能体的工具。简单说，它能让 AI 记住对话历史，还能处理复杂的任务流程。

1. 在终端中运行：pip install langgraph。这会自动安装 LangGraph 及其依赖。
2. 如果你要用大语言模型（比如 OpenAI 的 GPT），还需要安装 pip install langchain-openai。
3. 确保你有 API 密钥。以 OpenAI 为例，去 platform.openai.com 注册并获取密钥，然后设置环境变量：export OPENAI_API_KEY='你的密钥'（Windows 用户用 set 代替 export）。

验证安装：跑通第一个智能体

创建一个新文件 test_agent.py，粘贴以下代码：

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.checkpoint import MemorySaver
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义状态图
builder = StateGraph(MessagesState)

# 添加节点
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
def call_model(state):
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}
builder.add_node("model", call_model)
builder.set_entry_point("model")
builder.set_finish_point("model")

# 添加记忆功能
memory = MemorySaver()
graph = builder.compile(checkpointer=memory)

# 运行
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
result = graph.invoke({"messages": [("user", "你好，我叫小明")]}, config)
print(result["messages"][-1].content)

result2 = graph.invoke({"messages": [("user", "你还记得我叫什么吗？")]}, config)
print(result2["messages"][-1].content)

在终端运行 python test_agent.py。如果看到 AI 回答“你好，小明”并且第二次能正确说出你的名字，说明安装成功，智能体有记忆了！

下一步可以做什么

• 尝试更换不同的模型，比如用本地模型（如 Ollama）来省钱。
• 学习如何添加多个节点，让智能体做更复杂的事情，比如搜索网页再回答。
• 查看 LangGraph 官方文档，了解更多高级功能，比如循环和条件分支。