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如何流式传输调试事件

前提条件

本指南介绍了如何从您的图中流式传输调试事件（stream_mode="debug"）。流式传输调试事件会产生包含type和timestamp键的响应。调试事件对应于图执行的不同步骤，并有三种不同类型的步骤会回传给您：

  • checkpoint：这些事件会在每次图保存其状态时被流式传输，这发生在每个超级步骤之后。关于检查点的更多信息，请参见这里。
  • task：这些事件会在每个超级步骤之前被流式传输，并且包含有关单个任务的信息。每个超级步骤通过执行一个任务列表来工作，其中每个任务都针对特定节点和输入进行范围限定。以下我们将详细讨论这些任务的格式。
  • task_result：在每个task事件之后，您会看到相应的task_result事件，顾名思义，它包含了在超级步骤中执行的任务结果信息。继续滚动以了解这些事件的确切结构。

设置

首先让我们设置客户端和线程：

from langgraph_sdk import get_client

client = get_client(url=<DEPLOYMENT_URL>)
# 使用名为"agent"的图部署
assistant_id = "agent"
# 创建线程
thread = await client.threads.create()
print(thread)

import { Client } from "@langchain/langgraph-sdk";

const client = new Client({ apiUrl: <DEPLOYMENT_URL> });
// 使用名为"agent"的图部署
const assistantID = "agent";
// 创建线程
const thread = await client.threads.create();
console.log(thread);

curl --request POST \
  --url <DEPLOYMENT_URL>/threads \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{}'

输出：

{
    'thread_id': 'd0cbe9ad-f11c-443a-9f6f-dca0ae5a0dd3',
    'created_at': '2024-06-21T22:10:27.696862+00:00',
    'updated_at': '2024-06-21T22:10:27.696862+00:00',
    'metadata': {},
    'status': 'idle',
    'config': {},
    'values': None
}

调试模式下的流图

# 创建输入
input = {
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "旧金山的天气怎么样？",
        }
    ]
}

# 调试流
async for chunk in client.runs.stream(
    thread_id=thread["thread_id"],
    assistant_id=assistant_id,
    input=input,
    stream_mode="debug",
):
    print(f"接收新事件类型：{chunk.event}...")
    print(chunk.data)
    print("\n\n")

// 创建输入
const input = {
  messages: [
    {
      role: "human",
      content: "旧金山的天气怎么样？",
    },
  ],
};

// 调试流
const streamResponse = client.runs.stream(
  thread["thread_id"],
  assistantID,
  {
    input,
    streamMode: "debug",
  },
);

for await (const chunk of streamResponse) {
  console.log(`接收新事件类型：${chunk.event}...`);
  console.log(chunk.data);
  console.log("\n\n");
}

curl --request POST \
 --url <DEPLOYMENT_URL>/threads/<THREAD_ID>/runs/stream \
 --header 'Content-Type: application/json' \
 --data "{
   \"assistant_id\": \"agent\",
   \"input\": {\"messages\": [{\"role\": \"human\", \"content\": \"旧金山的天气怎么样？\"}]},
   \"stream_mode\": [
     \"debug\"
   ]
 }" | \
 sed 's/\r$//' | \
 awk '
 /^event:/ {
     if (data_content != "") {
         print data_content "\n"
     }
     sub(/^event: /, "接收事件类型：", $0)
     printf "%s...\n", $0
     data_content = ""
 }
 /^data:/ {
     sub(/^data: /, "", $0)
     data_content = $0
 }
 END {
     if (data_content != "") {
         print data_content "\n"
     }
 }
 '

输出：

接收新事件类型：元数据...
{'run_id': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2'}



接收新事件类型：调试...
{'type': '检查点', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.134680+00:00', 'step': -1, 'payload': {'配置': {'标签': [], '元数据': {'创建者': '系统', '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca'}, '回调': [None], '递归限制': 25, '可配置': {'运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca', '检查点ID': '1ef65938-d8f3-6b25-bfff-30a8ed6460bd', '检查点命名空间': ''}, '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2'}}, '值': {'消息': [], '搜索结果': []}, '元数据': {'来源': '输入', '写入': {'消息': [{'角色': '人类', '内容': "旧金山的天气怎么样？"}]}, '步骤': -1}, '下一步': ['__start__'], '任务': [{'id': 'b40d2c90-dc1e-52db-82d6-08751b769c55', '名称': '__start__', '中断': []}]}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '检查点', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.139821+00:00', 'step': 0, 'payload': {'配置': {'标签': [], '元数据': {'创建者': '系统', '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca'}, '回调': [None], '递归限制': 25, '可配置': {'运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca', '检查点ID': '1ef65938-d900-63f1-8000-70fe53e0da5c', '检查点命名空间': ''}, '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2'}, '值': {'消息': [{'内容': "旧金山的天气怎么样？", '附加参数': {}, '响应元数据': {}, '类型': '人类', '名称': None, 'ID': '4123a12c-46cb-4815-bdcc-32537af0cb5b', '示例': False}], '搜索结果': []}, '元数据': {'来源': '循环', '写入': None, '步骤': 0}, '下一步': ['调用模型'], '任务': [{'id': '685d89f6-542b-5e11-8cff-2963e7f4ea63', '名称': '调用模型', '中断': []}]}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.139928+00:00', 'step': 1, 'payload': {'id': '600a6ff3-7ff1-570a-b626-f887e9a70f1c', '名称': '调用模型', '输入': {'消息': [{'内容': "旧金山的天气怎么样？", '附加参数': {}, '响应元数据': {}, '类型': '人类', '名称': None, 'ID': '4123a12c-46cb-4815-bdcc-32537af0cb5b', '示例': False}], '搜索结果': [], '最终答案': None}, '触发器': ['开始:调用模型']}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务结果', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.584833+00:00', 'step': 1, 'payload': {'id': '600a6ff3-7ff1-570a-b626-f887e9a70f1c', '名称': '调用模型', '错误': None, '结果': [['消息', {'内容': '当前旧金山的天气', '附加参数': {}, '响应元数据': {'结束原因': '停止', '模型名称': 'gpt-4o-2024-05-13', '系统指纹': 'fp_a2ff031fb5'}, '类型': 'AI', '名称': None, 'ID': 'run-0407bff9-3692-4ab5-9e57-2e9f396a3ee4', '示例': False, '工具调用': [], '无效工具调用': [], '使用元数据': None}]], '中断': []}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '检查点', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.584991+00:00', 'step': 1, 'payload': {'配置': {'标签': [], '元数据': {'创建者': '系统', '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca'}, '回调': [None], '递归限制': 25, '可配置': {'运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2', '用户ID': '', '图ID': 'agent', '线程ID': 'be4fd54d-ff22-4e9e-8876-d5cccc0e8048', '助手ID': 'fe096781-5601-53d2-b2f6-0d3403f7e9ca', '检查点ID': '1ef65938-dd3f-616f-8001-ce1c6f31e130', '检查点命名空间': ''}, '运行ID': '1ef65938-d7c7-68db-b786-011aa1cb3cd2'}, '值': {'消息': [{'内容': "旧金山的天气怎么样？", '附加参数': {}, '响应元数据': {}, '类型': '人类', '名称': None, 'ID': '4123a12c-46cb-4815-bdcc-32537af0cb5b', '示例': False}, {'内容': '当前旧金山的天气', '附加参数': {}, '响应元数据': {'结束原因': '停止', '模型名称': 'gpt-4o-2024-05-13', '系统指纹': 'fp_a2ff031fb5'}, '类型': 'AI', '名称': None, 'ID': 'run-0407bff9-3692-4ab5-9e57-2e9f396a3ee4', '示例': False, '工具调用': [], '无效工具调用': [], '使用元数据': None}], '搜索结果': []}, '元数据': {'来源': '循环', '写入': {'调用模型': {'消息': {'内容': '当前旧金山的天气', '附加参数': {}, '响应元数据': {'结束原因': '停止', '模型名称': 'gpt-4o-2024-05-13', '系统指纹': 'fp_a2ff031fb5'}, '类型': 'AI', '名称': None, 'ID': 'run-0407bff9-3692-4ab5-9e57-2e9f396a3ee4', '示例': False, '工具调用': [], '无效工具调用': [], '使用元数据': None}}}, '步骤': 1}, '下一步': ['exa_search', 'tavily_search'], '任务': [{'id': '43865935-be38-5f6e-8d38-d44ef369c278', '名称': 'exa_search', '中断': []}, {'id': 'dc220677-2720-56c7-a524-caaff60fce2c', '名称': 'tavily_search', '中断': []}]}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.585219+00:00', 'step': 2, 'payload': {'id': '870b5854-2f84-533d-8e7d-87158ee948fc', '名称': 'exa_search', '输入': {'消息': [{'内容': "旧金山的天气怎么样？", '附加参数': {}, '响应元数据': {}, '类型': '人类', '名称': None, 'ID': '4123a12c-46cb-4815-bdcc-32537af0cb5b', '示例': False}, {'内容': '当前旧金山的天气', '附加参数': {}, '响应元数据': {'结束原因': '停止', '模型名称': 'gpt-4o-2024-05-13', '系统指纹': 'fp_a2ff031fb5'}, '类型': 'AI', '名称': None, 'ID': 'run-0407bff9-3692-4ab5-9e57-2e9f396a3ee4', '示例': False, '工具调用': [], '无效工具调用': [], '使用元数据': None}], '搜索结果': [], '最终答案': None}, '触发器': ['调用模型']}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:28.585219+00:00', 'step': 2, 'payload': {'id': '7589abfc-04df-58c6-8835-be172f84a7ff', '名称': 'tavily_search', '输入': {'消息': [{'内容': "旧金山的天气怎么样？", '附加参数': {}, '响应元数据': {}, '类型': '人类', '名称': None, 'ID': '4123a12c-46cb-4815-bdcc-32537af0cb5b', '示例': False}, {'内容': '当前旧金山的天气', '附加参数': {}, '响应元数据': {'结束原因': '停止', '模型名称': 'gpt-4o-2024-05-13', '系统指纹': 'fp_a2ff031fb5'}, '类型': 'AI', '名称': None, 'ID': 'run-0407bff9-3692-4ab5-9e57-2e9f396a3ee4', '示例': False, '工具调用': [], '无效工具调用': [], '使用元数据': None}], '搜索结果': [], '最终答案': None}, '触发器': ['调用模型']}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务结果', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:32.422243+00:00', 'step': 2, 'payload': {'id': '7589abfc-04df-58c6-8835-be172f84a7ff', '名称': 'tavily_search', '错误': None, '结果': [['搜索结果', ["{'位置': {'名称': '旧金山', '地区': '加利福尼亚', '国家': '美国', '纬度': 37.78, '经度': -122.42, '时区ID': 'America/Los_Angeles', '本地时间戳': 1724886988, '本地时间': '2024-08-28 16:16'}, '当前': {'最后更新时间戳': 1724886900, '最后更新时间': '2024-08-28 16:15', '温度摄氏度': 22.2, '温度华氏度': 72.0, '白天': 1, '条件': {'文本': '部分多云', '图标': '//cdn.weatherapi.com/weather/64x64/day/116.png', '代码': 1003}, '风速英里每小时': 16.1, '风速公里每小时': 25.9, '风向度数': 300, '风向缩写': 'WNW', '气压百帕': 1013.0, '气压英寸汞柱': 29.91, '降水量毫米': 0.0, '降水量英寸': 0.0, '湿度百分比': 61, '云量百分比': 25, '体感温度摄氏度': 24.6, '体感温度华氏度': 76.4, '风寒温度摄氏度': 19.6, '风寒温度华氏度': 67.2, '热指数摄氏度': 19.7, '热指数华氏度': 67.4, '露点温度摄氏度': 13.0, '露点温度华氏度': 55.5, '能见度千米': 16.0, '能见度英里': 9.0, '紫外线指数': 5.0, '阵风英里每小时': 18.7, '阵风公里每小时': 30.0}}"]]], '中断': []}}



接收新事件类型：调试...
{'type': '任务结果', 'timestamp': '2024-08-28T23:16:34.750124+00:00', 'step': 2, 'payload': {'id': '870b5854-2f84-533d-8e7d-87158ee948fc', '名称': 'exa_search', '错误': None, '结果': [['搜索结果', ['日出或日落前太阳低于地平线6度的时间段。此时地平线清晰可见，最亮的星星在良好的大气条件下（即没有月光或其他灯光）可以看见。此时可以进行普通的户外活动。日出或日落前太阳位于地平线下6到12度之间的时间段。此时地平线清晰可见，物体轮廓可以在没有人工照明的情况下看到。此时无法进行普通户外活动，除非有额外照明。日出或日落前太阳位于地平线下12到18度之间的时间段。在此期间，太阳不再对天空产生光照。日出或日落前太阳低于地平线6度的时间段。此时地平线清晰可见，最亮的星星在良好的大气条件下（即没有月光或其他灯光）可以看见。此时可以进行普通的户外活动。日出或日落前太阳位于地平线下6到12度之间的时间段。此时地平线清晰可见，物体轮廓可以在没有人工照明的情况下看到。此时无法进行普通户外活动，除非有额外照明。日出或日落前太阳位于地平线下12到18度之间的时间段。在此期间，太阳不再对天空产生光照。日出或日落前太阳低于地平线6度的时间段。此时天空的照明非常微弱，可能难以察觉。日出或日落前太阳低于地平线6度的时间段。此时天空的照明非常微弱，可能难以察觉。日出或日落前太阳低于地平线6度的时间段。此时天空的照明非常微弱，可能难以察觉。']]], '中断': []}}



接收新事件类型：调试...
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接收新事件类型：调试...
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接收新事件类型：调试...
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我们看到调试事件从第0步和第1步的两个“检查点”事件开始，分别代表图形创建之前和之后的检查点。然后我们看到一个单个“任务”和相应的“任务结果”，这对应于我们的第一个节点“调用模型”被触发。完成之后，整个超级步骤结束，因此图形保存另一个检查点，并且我们看到了相应的“检查点”事件。

接下来执行的超级步骤执行了两个搜索节点并行——具体来说，一个节点将执行Exa搜索，而另一个将使用Tavily。在同一超级步骤中并行执行这些节点会创建两个“任务”事件和两个相应的“任务结果”事件。当我们收到这两个“任务结果”事件后，我们看到了另一个“检查点”事件，正如预期的那样。

最后，我们看到一个最终的“任务”和“任务结果”对，对应于图中的最后一个节点“总结搜索结果”。一旦这个超级步骤完成，我们就看到一个最终的“检查点”事件，对应于此运行的最终检查点。

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