在本教程中，我们将构建一个仅允许特定用户访问的聊天机器人。我们将从 LangGraph 模板开始，逐步添加基于令牌的安全性。最终，你将拥有一个在允许访问前会检查有效令牌的可用聊天机器人。
这是我们身份验证系列的第一部分：
- 设置自定义身份验证（你在这里）- 控制谁可以访问你的机器人
- 使对话私有化 - 让用户拥有私有对话
- 连接身份验证提供程序 - 添加真实的用户账户并使用 OAuth2 进行生产环境验证
本指南假设你对以下概念有基本了解：
自定义身份验证仅适用于 LangSmith SaaS 部署或企业自托管部署。
1. 创建你的应用
使用 LangGraph 入门模板创建一个新的聊天机器人：
pip install -U "langgraph-cli[inmem]"
langgraph new --template=new-langgraph-project-python custom-auth
cd custom-auth
pip install -e .
langgraph dev
> - 🚀 API: http://127.0.0.1:2024
> - 🎨 Studio UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
> - 📚 API Docs: http://127.0.0.1:2024/docs
>
> 此内存服务器专为开发和测试设计。
> 生产环境请使用 LangSmith。
2. 添加身份验证
现在你有了一个基础的 LangGraph 应用，接下来为其添加身份验证。
在本教程中，你将从一个硬编码的令牌开始，用于示例目的。在第三个教程中，你将实现一个“生产就绪”的身份验证方案。
src/security/auth.py。你的代码将放在这里，用于检查用户是否被允许访问你的机器人：
from langgraph_sdk import Auth
# 这是我们模拟的用户数据库。生产环境中请勿这样做
VALID_TOKENS = {
"user1-token": {"id": "user1", "name": "Alice"},
"user2-token": {"id": "user2", "name": "Bob"},
}
# "Auth" 对象是一个容器，LangGraph 将用它来标记我们的身份验证函数
auth = Auth()
# `authenticate` 装饰器告诉 LangGraph 将此函数作为中间件调用
# 用于每个请求。这将决定请求是否被允许
@auth.authenticate
async def get_current_user(authorization: str | None) -> Auth.types.MinimalUserDict:
"""检查用户的令牌是否有效。"""
assert authorization
scheme, token = authorization.split()
assert scheme.lower() == "bearer"
# 检查令牌是否有效
if token not in VALID_TOKENS:
raise Auth.exceptions.HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")
# 如果有效则返回用户信息
user_data = VALID_TOKENS[token]
return {
"identity": user_data["id"],
}
- 检查请求的 Authorization 头部 中是否提供了有效令牌
- 返回用户的 MinimalUserDict
现在，通过将以下内容添加到 langgraph.json 配置中，告诉 LangGraph 使用身份验证：
{
"dependencies": ["."],
"graphs": {
"agent": "./src/agent/graph.py:graph"
},
"env": ".env",
"auth": {
"path": "src/security/auth.py:auth"
}
}
3. 测试你的机器人
再次启动服务器以测试所有功能：
langgraph dev --no-browser
--no-browser，Studio UI 将在浏览器中打开。默认情况下，即使使用自定义身份验证，我们也允许从 Studio 访问。这使得在 Studio 中开发和测试你的机器人更加容易。你可以通过在身份验证配置中设置 disable_studio_auth: true 来移除此替代身份验证选项：
{
"auth": {
"path": "src/security/auth.py:auth",
"disable_studio_auth": true
}
}
4. 与你的机器人聊天
现在，你应该只有在请求头部提供有效令牌时才能访问机器人。然而，在下一部分教程中添加 资源授权处理程序 之前，用户仍然能够访问彼此的资源。
在文件或笔记本中运行以下代码：
from langgraph_sdk import get_client
# 尝试不使用令牌（应该失败）
client = get_client(url="http://localhost:2024")
try:
thread = await client.threads.create()
print("❌ 没有令牌时本应失败！")
except Exception as e:
print("✅ 正确阻止了访问：", e)
# 尝试使用有效令牌
client = get_client(
url="http://localhost:2024", headers={"Authorization": "Bearer user1-token"}
)
# 创建线程并聊天
thread = await client.threads.create()
print(f"✅ 以 Alice 身份创建了线程：{thread['thread_id']}")
response = await client.runs.create(
thread_id=thread["thread_id"],
assistant_id="agent",
input={"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]},
)
print("✅ 机器人响应：")
print(response)
- 没有有效令牌，我们无法访问机器人
- 使用有效令牌，我们可以创建线程并聊天
恭喜！你已经构建了一个只允许“已认证”用户访问的聊天机器人。虽然这个系统（还）没有实现生产就绪的安全方案，但我们已经学习了如何控制对机器人访问的基本机制。在下一个教程中，我们将学习如何为每个用户提供他们自己的私有对话。
后续步骤
现在你可以控制谁可以访问你的机器人，你可能想要：
- 继续教程，前往 使对话私有化 以了解资源授权。
- 阅读更多关于 身份验证概念 的内容。
- 查看 Auth、Auth.authenticate 和 MinimalUserDict 的 API 参考以获取更多身份验证细节。
