安装

本篇介绍如何安装 LangGraph 及相关依赖。整个过程非常简单，几条命令即可搞定。

安装 LangGraph 核心包

安装 LangGraph 及其核心依赖 @langchain/core：

npm

npm install @langchain/langgraph @langchain/core

pnpm

pnpm add @langchain/langgraph @langchain/core

yarn

yarn add @langchain/langgraph @langchain/core

bun

bun add @langchain/langgraph @langchain/core

环境要求： LangGraph 需要 Node.js 22 或更高版本。你可以用 node -v 检查当前版本。如果版本较低，建议使用 nvm 或 fnm 来管理 Node 版本。

@langchain/langgraph 是 LangGraph 的主包，提供 StateGraph、entrypoint、task 等核心 API；@langchain/core 包含底层原语（消息类型、工具定义等），是所有上层包的基础依赖。

安装 LangChain（可选但推荐）

使用 LangGraph 时通常需要访问 LLM 并定义工具。你可以用任何方式来完成这些工作，但我们在文档中默认使用 [LangChain](/tutorials/LangChain/LangChain 概览) 来集成模型和工具。

安装 LangChain：

npm

npm install langchain

pnpm

pnpm add langchain

yarn

yarn add langchain

bun

bun add langchain

安装模型提供商集成

LangGraph 本身不绑定特定的 LLM 提供商。如果你使用 LangChain 来集成模型，需要根据你选择的厂商安装对应的集成包。

安装 OpenAI 集成：

# Installing the OpenAI integration
npm install @langchain/openai

安装 Anthropic 集成：

# Installing the Anthropic integration
npm install @langchain/anthropic

如果你使用 pnpm，将 npm install 替换为 pnpm add 即可；yarn 用户则使用 yarn add。

其他常用的厂商包包括：

# Google Gemini
npm install @langchain/google-genai

# 更多厂商请查阅官方集成列表

完整的集成列表请查看官方集成页面。

配置环境变量

安装完包之后，需要设置对应厂商的 API Key。以 OpenAI 为例：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

建议将环境变量写入 .env 文件（记得加入 .gitignore），或使用 dotenv 来管理。

接下来

LangGraph 安装完成后，你可以：

• 跟着快速开始指南，构建你的第一个 LangGraph Agent。
• 了解如何在本地运行 LangGraph 服务端，使用 Studio 进行可视化调试。

小贴士： 强烈建议在开发之初就接入 LangSmith。只需设置 LANGSMITH_TRACING=true 和 LangSmith API Key 即可开启追踪，它会自动监控你的 Agent 执行数据、帮助你调试和优化。

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本文基于 LangGraph 官方文档 翻译并二次创作。