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概述

LangGraph 通过检查点支持时间旅行：
  • 重放：从先前的检查点重新执行。
  • 分叉：从先前的检查点分支，并修改状态以探索替代路径。
两者都通过从先前的检查点恢复执行来实现。检查点之前的节点不会重新执行（结果已保存）。检查点之后的节点会重新执行，包括任何 LLM 调用、API 请求和中断（这些操作可能产生不同的结果）。

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重放

使用先前检查点的配置调用图，即可从该点开始重放。
重放会重新执行节点——而不仅仅是读取缓存。LLM 调用、API 请求和中断会再次触发，并可能返回不同的结果。从最终检查点（没有 next 节点）重放是无操作。
重放 使用 get_state_history 查找要重放的检查点，然后使用该检查点的配置调用 invoke： 
from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from typing_extensions import TypedDict, NotRequired
import uuid

class State(TypedDict):
    topic: NotRequired[str]
    joke: NotRequired[str]


def generate_topic(state: State):
    return {"topic": "socks in the dryer"}


def write_joke(state: State):
    return {"joke": f"Why do {state['topic']} disappear? They elope!"}


checkpointer = InMemorySaver()
graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("generate_topic", generate_topic)
    .add_node("write_joke", write_joke)
    .add_edge(START, "generate_topic")
    .add_edge("generate_topic", "write_joke")
    .compile(checkpointer=checkpointer)
)

# 步骤 1：运行图
config = {"configurable": {"thread_id": str(uuid.uuid4())}}
result = graph.invoke({}, config)

# 步骤 2：查找要重放的检查点
history = list(graph.get_state_history(config))
# 历史记录按时间倒序排列
for state in history:
    print(f"next={state.next}, checkpoint_id={state.config['configurable']['checkpoint_id']}")

# 步骤 3：从特定检查点重放
# 找到 write_joke 之前的检查点
before_joke = next(s for s in history if s.next == ("write_joke",))
replay_result = graph.invoke(None, before_joke.config)
# write_joke 重新执行（再次运行），generate_topic 不会

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分叉

分叉从过去的检查点创建一个新分支，并修改状态。在先前检查点上调用 update_state 以创建分叉，然后使用 None 调用 invoke 以继续执行。 分叉
update_state 不会回滚线程。它会创建一个从指定点分支的新检查点。原始执行历史记录保持不变。
# 找到 write_joke 之前的检查点
history = list(graph.get_state_history(config))
before_joke = next(s for s in history if s.next == ("write_joke",))

# 分叉：更新状态以更改主题
fork_config = graph.update_state(
    before_joke.config,
    values={"topic": "chickens"},
)

# 从分叉处恢复 — write_joke 使用新主题重新执行
fork_result = graph.invoke(None, fork_config)
print(fork_result["joke"])  # 关于鸡的笑话，而不是袜子

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从特定节点

当您调用 update_state 时，值会使用指定节点的写入器（包括归约器）进行应用。检查点记录该节点产生了更新，并从该节点的后继节点恢复执行。 默认情况下，LangGraph 从检查点的版本历史推断 as_node。当从特定检查点分叉时，这种推断几乎总是正确的。 在以下情况下显式指定 as_node：
  • 并行分支：多个节点在同一步骤中更新了状态，且 LangGraph 无法确定哪个是最后一个（InvalidUpdateError）。
  • 无执行历史：在新线程上设置状态（常见于测试）。
  • 跳过节点：将 as_node 设置为较晚的节点，使图认为该节点已经运行。
# 图：generate_topic -> write_joke

# 将此更新视为 generate_topic 产生的。
# 执行在 write_joke 处恢复（generate_topic 的后继节点）。
fork_config = graph.update_state(
    before_joke.config,
    values={"topic": "chickens"},
    as_node="generate_topic",
)

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中断

如果您的图使用 interrupt 实现人机交互工作流，则在时间旅行期间中断总是会重新触发。包含中断的节点会重新执行，并且 interrupt() 会暂停以等待新的 Command(resume=...)。 
from langgraph.types import interrupt, Command

class State(TypedDict):
    value: list[str]

def ask_human(state: State):
    answer = interrupt("What is your name?")
    return {"value": [f"Hello, {answer}!"]}

def final_step(state: State):
    return {"value": ["Done"]}

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("ask_human", ask_human)
    .add_node("final_step", final_step)
    .add_edge(START, "ask_human")
    .add_edge("ask_human", "final_step")
    .compile(checkpointer=InMemorySaver())
)

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

# 首次运行：遇到中断
graph.invoke({"value": []}, config)
# 恢复并回答
graph.invoke(Command(resume="Alice"), config)

# 从 ask_human 之前重放
history = list(graph.get_state_history(config))
before_ask = [s for s in history if s.next == ("ask_human",)][-1]

replay_result = graph.invoke(None, before_ask.config)
# 在中断处暂停 — 等待新的 Command(resume=...)

# 从 ask_human 之前分叉
fork_config = graph.update_state(before_ask.config, {"value": ["forked"]})
fork_result = graph.invoke(None, fork_config)
# 在中断处暂停 — 等待新的 Command(resume=...)

# 使用不同的答案恢复分叉的中断
graph.invoke(Command(resume="Bob"), fork_config)
# 结果：{"value": ["forked", "Hello, Bob!", "Done"]}

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多个中断

如果您的图在多个点收集输入（例如，多步骤表单），您可以在中断之间分叉，以更改后续答案而无需重新询问之前的问题。 
def ask_name(state):
    name = interrupt("What is your name?")
    return {"value": [f"name:{name}"]}

def ask_age(state):
    age = interrupt("How old are you?")
    return {"value": [f"age:{age}"]}

# 图：ask_name -> ask_age -> final
# 完成两个中断后：

# 从两个中断之间分叉（ask_name 之后，ask_age 之前）
history = list(graph.get_state_history(config))
between = [s for s in history if s.next == ("ask_age",)][-1]

fork_config = graph.update_state(between.config, {"value": ["modified"]})
result = graph.invoke(None, fork_config)
# ask_name 的结果保留（"name:Alice"）
# ask_age 在中断处暂停 — 等待新答案

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子图

使用子图进行时间旅行取决于子图是否拥有自己的检查点器。这决定了您可以进行时间旅行的检查点粒度。
默认情况下，子图继承父图的检查点器。父图将整个子图视为单个超级步骤——整个子图执行只有一个父级检查点。从子图之前进行时间旅行会从头重新执行子图。您无法在默认子图中定位到节点之间的点进行时间旅行——只能从父级进行时间旅行。
# 没有自己检查点器的子图（默认）
subgraph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("step_a", step_a)       # 包含 interrupt()
    .add_node("step_b", step_b)       # 包含 interrupt()
    .add_edge(START, "step_a")
    .add_edge("step_a", "step_b")
    .compile()  # 无检查点器 — 从父图继承
)

graph = (
    StateGraph(State)
    .add_node("subgraph_node", subgraph)
    .add_edge(START, "subgraph_node")
    .compile(checkpointer=InMemorySaver())
)

config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

# 完成两个中断
graph.invoke({"value": []}, config)            # 遇到 step_a 中断
graph.invoke(Command(resume="Alice"), config)  # 遇到 step_b 中断
graph.invoke(Command(resume="30"), config)     # 完成

# 从子图之前进行时间旅行
history = list(graph.get_state_history(config))
before_sub = [s for s in history if s.next == ("subgraph_node",)][-1]

fork_config = graph.update_state(before_sub.config, {"value": ["forked"]})
result = graph.invoke(None, fork_config)
# 整个子图从头重新执行
# 无法定位到 step_a 和 step_b 之间的点进行时间旅行
有关配置子图检查点器的更多信息，请参阅子图持久化。
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