第 1 章 · 先运行一张没有模型的图

先把“编排”与“模型推理”分开：本章把输入文本标准化并输出确认消息，不使用 API Key，也不请求任何外部服务。学会这一最小闭环后，再把模型放进其中一个节点。

图的三个组成部分

State 是节点之间传递的共享数据；Node 是读取状态并返回更新的函数；Edge 决定下一步执行哪个节点。START、END 是边界标记，不是你需要实现的业务函数。

从定义到执行

StateGraph(State) 只是构造器，compile() 生成可执行图。调用 invoke() 时输入初始状态；下面使用默认返回格式，得到一个普通状态字典。节点只返回自己更新的字段，其他字段保留。

示例

from typing import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

class State(TypedDict):
    text: str
    receipt: str

def normalize(state: State) -> dict:
    return {"text": state["text"].strip().lower()}

def acknowledge(state: State) -> dict:
    return {"receipt": f"Received: {state['text']}"}

builder = StateGraph(State)
builder.add_node("normalize", normalize)
builder.add_node("acknowledge", acknowledge)
builder.add_edge(START, "normalize")
builder.add_edge("normalize", "acknowledge")
builder.add_edge("acknowledge", END)
graph = builder.compile()
result = graph.invoke({"text": "  HELLO  ", "receipt": ""})
assert result == {"text": "hello", "receipt": "Received: hello"}
print(result)

运行与验收

按导学安装 langgraph，保存为 ch01.py 后执行 python ch01.py。验收：断言通过，文本为 hello，确认消息为 Received: hello。这验证图执行，不验证任何 LLM 能力。

容易踩的坑

不要直接修改输入字典并返回 None。类型注解便于开发，但 TypedDict 不会替你做运行时输入校验；对外服务仍应验证请求结构。

🧪 随堂测验

点击你认为正确的选项。答错时会展示正确答案与原因解析。

1. 哪个对象用于生成可执行图？

2. 本章需要模型密钥吗？

3. 节点通常应该返回什么？

4. TypedDict 是否自动校验 HTTP 输入？

动手实践

1. 加入一个检测空字符串的节点；空输入必须得到明确错误。
2. 把确认节点改为返回字符数，断言空格被清理后的长度。
3. 画出两条边的顺序，再交换节点，记录结果为什么变化。

官方参考

• overview
• graph-api

核验日期：2026-09-17。