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# 应用结构

要在 LangSmith 上部署，一个应用必须包含一个或多个图、一个配置文件 (`langgraph.json`)、一个指定依赖项的文件，以及一个可选的定义环境变量的 `.env` 文件。

本页解释了 LangSmith 应用是如何组织的，以及如何提供部署所需的配置详情。

## 核心概念

要使用 LangSmith 进行部署，请提供以下信息：

1. 一个[配置文件](#configuration-file-concepts) (`langgraph.json`)，用于指定应用所需的依赖项、图和环境变量。
2. 实现应用逻辑的[图](#graphs)。
3. 一个指定运行应用所需的[依赖项](#dependencies)的文件。
4. 应用运行所需的[环境变量](#environment-variables)。

<Tip>
  **框架无关**

  LangSmith Deployment 支持部署 [LangGraph](/oss/python/langgraph/overview) 的\_图\_。然而，图的\_节点\_实现可以包含任意代码。这意味着任何框架都可以在节点中实现并部署到 LangSmith Deployment 上。这使得您能够在不使用额外 LangGraph OSS APIs 的情况下实现核心应用逻辑，同时仍使用 LangSmith 进行 [部署](/langsmith/deployment)、扩展和 [可观测性](/langsmith/observability)。如需了解更多详情，请参阅 [使用任何框架与 LangSmith Deployment](/langsmith/application-structure#use-any-framework-with-langsmith-deployment)。
</Tip>

## 文件结构

以下是 Python 和 JavaScript 应用的目录结构示例：

<Tabs>
  <Tab title="Python (requirements.txt)">
    ```plaintext theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    my-app/
    ├── my_agent # 所有项目代码位于此处
    │   ├── utils # 图的工具函数
    │   │   ├── __init__.py
    │   │   ├── tools.py # 图的工具
    │   │   ├── nodes.py # 图的节点函数
    │   │   └── state.py # 图的状态定义
    │   ├── __init__.py
    │   └── agent.py # 构建图的代码
    ├── .env # 环境变量
    ├── requirements.txt # 包依赖项
    └── langgraph.json # LangGraph 配置文件
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Python (pyproject.toml)">
    ```plaintext theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    my-app/
    ├── my_agent # 所有项目代码位于此处
    │   ├── utils # 图的工具函数
    │   │   ├── __init__.py
    │   │   ├── tools.py # 图的工具
    │   │   ├── nodes.py # 图的节点函数
    │   │   └── state.py # 图的状态定义
    │   ├── __init__.py
    │   └── agent.py # 构建图的代码
    ├── .env # 环境变量
    ├── langgraph.json  # LangGraph 配置文件
    └── pyproject.toml # 项目依赖项
    ```
  </Tab>

  <Tab title="JS (package.json)">
    ```plaintext theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    my-app/
    ├── src # 所有项目代码位于此处
    │   ├── utils # 可选的图工具函数
    │   │   ├── tools.ts # 图的工具
    │   │   ├── nodes.ts # 图的节点函数
    │   │   └── state.ts # 图的状态定义
    │   └── agent.ts # 构建图的代码
    ├── package.json # 包依赖项
    ├── .env # 环境变量
    └── langgraph.json # LangGraph 配置文件
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<Note>
  应用的目录结构可能因编程语言和使用的包管理器而异。
</Note>

<a id="configuration-file-concepts" />

## 配置文件

`langgraph.json` 文件是一个 JSON 文件，用于指定部署应用所需的依赖项、图、环境变量和其他设置。

有关 JSON 文件中所有支持键的详细信息，请参阅 [LangGraph 配置文件参考](/langsmith/cli#configuration-file)。

<Tip>
  [LangGraph CLI](/langsmith/cli) 默认使用当前目录下的配置文件 `langgraph.json`。
</Tip>

### 示例

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    * 依赖项涉及一个自定义的本地包和 `langchain_openai` 包。
    * 将从文件 `./your_package/your_file.py` 中加载一个图，变量名为 `agent`。
    * 环境变量从 `.env` 文件加载。

    ```json theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    {
        "dependencies": [
            "langchain_openai",
            "./your_package"
        ],
        "graphs": {
            "my_agent": "./your_package/your_file.py:agent"
        },
        "env": "./.env"
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="JavaScript">
    * 依赖项将从本地目录的依赖文件（例如 `package.json`）加载。
    * 将从文件 `./your_package/your_file.js` 中加载一个图，函数名为 `agent`。
    * 环境变量 `OPENAI_API_KEY` 是内联设置的。

    ```json theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    {
        "dependencies": [
            "."
        ],
        "graphs": {
            "my_agent": "./your_package/your_file.js:agent"
        },
        "env": {
            "OPENAI_API_KEY": "secret-key"
        }
    }
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 依赖项

一个应用可能依赖于其他 Python 包或 JavaScript 库（取决于编写应用所使用的编程语言）。

通常，您需要指定以下信息以确保依赖项正确设置：

1. 目录中指定依赖项的文件（例如 `requirements.txt`、`pyproject.toml` 或 `package.json`）。
2. [配置文件](#configuration-file-concepts) 中的 `dependencies` 键，用于指定运行应用所需的依赖项。
3. 任何额外的二进制文件或系统库可以使用 [LangGraph 配置文件](#configuration-file-concepts) 中的 `dockerfile_lines` 键来指定。

## 图

使用[配置文件](#configuration-file-concepts)中的 `graphs` 键来指定部署的应用中将提供哪些图。

您可以在配置文件中指定一个或多个图。每个图由一个唯一的名称和一个指向 (1) 已编译的图或 (2) 定义图的函数的路径来标识。

### 在 LangSmith 部署中使用任何框架

虽然 LangSmith 部署要求应用以 LangGraph 图的形式构建，但该图中的各个节点可以包含任意代码。这意味着您可以在节点内使用任何框架或库，同时仍然受益于 LangSmith 的部署基础设施。

图结构充当部署接口，但您的核心应用逻辑可以使用最适合您需求的任何工具和框架。

要使用 LangSmith 部署，您需要：

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    1. **一个 LangGraph 图结构**：使用 [`StateGraph`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graph/state/StateGraph) 以及 [`add_node`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graph/state/StateGraph/add_node) 和 [`add_edge`](https://reference.langchain.com/python/langgraph/pregel/_draw/add_edge) 定义一个图。
    2. **包含任意逻辑的节点函数**：您的节点函数可以调用任何框架或库。
    3. **一个已编译的图**：[编译](https://reference.langchain.com/python/langgraph/graph/state/StateGraph/compile) 该图以创建可部署的应用。

    以下示例展示了如何将您现有的应用逻辑包装在一个最小的 LangGraph 结构中：

    ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    from langgraph.graph import StateGraph, START, END
    from typing import TypedDict

    # 您现有的使用任何框架的应用逻辑
    from app_logic import process_data
    from app_logic import fetch_data

    class State(TypedDict):
        input: str
        result: str

    def my_app_node(state: State) -> State:
        """包含任意框架代码的节点。"""
        # 在此处使用任何框架或库
        raw_data = fetch_data(state["input"])
        processed = process_data(raw_data)
        return {"result": processed}

    # 定义图结构
    graph = StateGraph(State)
    graph.add_node("process", my_app_node)  # 添加包含您逻辑的节点
    graph.add_edge(START, "process")  # 将起点连接到您的节点
    graph.add_edge("process", END)  # 将您的节点连接到终点

    # 为部署而编译
    app = graph.compile()
    ```
  </Tab>

  <Tab title="JavaScript">
    1. **一个 LangGraph 图结构**：使用 [`StateGraph`](https://reference.langchain.com/javascript/classes/_langchain_langgraph.index.StateGraph.html) 以及 [`addNode`](https://reference.langchain.com/javascript/classes/_langchain_langgraph.index.StateGraph.html#addnode) 和 [`addEdge`](https://reference.langchain.com/javascript/classes/_langchain_langgraph.index.StateGraph.html#addedge) 定义一个图。
    2. **包含任意逻辑的节点函数**：您的节点函数可以调用任何框架或库。
    3. **一个已编译的图**：[编译](https://reference.langchain.com/javascript/classes/_langchain_langgraph.index.StateGraph.html#compile) 该图以创建可部署的应用。

    以下示例展示了如何将您现有的应用逻辑包装在一个最小的 LangGraph 结构中：

    ```typescript theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    import { StateGraph, START, END } from "@langchain/langgraph";
    import { Annotation } from "@langchain/langgraph";

    // 您现有的使用任何框架的应用逻辑
    import { processData } from "./app-logic";
    import { fetchData } from "./app-logic";

    const State = Annotation.Root({
      input: Annotation<string>,
      result: Annotation<string>
    });

    async function myAppNode(state: typeof State.State) {
      // 在此处使用任何框架或库
      const rawData = await fetchData(state.input);
      const processed = await processData(rawData);
      return { result: processed };
    }

    // 定义图结构
    const graph = new StateGraph(State)
      .addNode("process", myAppNode)  // 添加包含您逻辑的节点
      .addEdge(START, "process")  // 将起点连接到您的节点
      .addEdge("process", END);  // 将您的节点连接到终点

    // 为部署而编译
    export const app = graph.compile();
    ```
  </Tab>
</Tabs>

在此示例中，节点函数（Python 的 `my_app_node` 和 JavaScript 的 `myAppNode`）可以包含对任何框架或库的调用。LangGraph 结构仅提供部署接口和编排层。

## 环境变量

如果您正在[本地](/langsmith/local-dev-testing)处理已部署的 LangGraph 应用，可以在[配置文件](#configuration-file-concepts)的 `env` 键中配置环境变量。

对于生产部署，您通常需要在部署环境中配置环境变量。

***

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