108.Agent-LangChain核心组件-State（状态）和配置LangSmith

摘要：本文围绕 LangChain 中 State 的核心概念展开，介绍 State 作为 Agent 运行任务时的共享内存空间，用于保存用户输入、中间结果、执行状态、上下文信息和下一步计划等关键数据。文章通过有 State 和无 State 的对比，说明 State 在节点间传递信息的重要性，并详细讲解 LangSmith 的配置步骤，帮助读者快速上手 Agent 开发与调试。

内容参考于：图灵AI大模型全栈

在LangChain中这个状态是构建一个智能体很核心的概念

如下图，这个State相当于Agent运行任务时的记忆，这个记忆里有当前任务需要的所有内容，就是说当我们提出了问题时，大模型会进行思考，要不要调用工具，如果调用了工具，工具的结果会再给到大模型，然后大模型判断是否解决了问题，如果解决了问题就生成答案，如果没有解决问题就进行下一步，可以看出它这些步骤里必要要记住用户的问题、工具的返回结果，缺任意一个就没办法解决好问题，这个State就是用来专递这些内容的，这个LangChain的State它就相当于一个共享的内存空间、全局变量，任何Agent都可以访问它获取信息和修改它更新执行状态、信息，它在Agent内部比如调用大模型或工具执行时传递和修改State，State它就是Python中的键值对字典类型，State是在LangGraph中，LangChain是基于LangGraph开发，一次任务一个State，State是根据任务来的

State它主要保存

用户输入：想Agent提出的问题

中间结果：就是调用工具返回的结果

执行状态：记录当前执行到什么步骤了，当前步骤是完成了还是未完成

上下文信息：用户信息、偏好等

下一步计划：下一步要执行的内容

一个任务需要的信息，都会存放在State中

有State和无State

如上图没有State时，如果下雨就通知李四，第一个节点它调用天气查询接口获取天气信息，结果是下雨，然后执行到下一个通知节点，现在没有State传递天气查询节点的结果，到了通知节点它就获取不到天气信息，它就没办法判断

如果有State时，它天气查询节点，查询到天气信息后写到State中，通知节点就去State中获取信息，这样就能得到，天气查询节点更新的内容，就可以判断天气是否下雨，如果下雨就通知李四

LangSmith配置

地址：LangSmith

它需要科学上网，直接点击下图红框使用谷歌账号等级

登录之后点击下图红框

然后添加一个api key

然后如下图的选择和输入，然后点击Create API Key

然后点击Copy复制API Key，注意它只能在下图这一步骤里复制，下图的弹框关闭了就没办法复制了，只能重新添加一个

LangChain官方文档：Tracing quickstart – Docs by LangChain

如下图红框LangChain官网中写了要配置三个环境变量

也不需要根据官网写，根据下图红框里的内容写就可以了，写好之后直接运行上一节中的代码就可以了，注意它需要科学上网

# 开启LangSmith上传
LANGSMITH_TRACING=true
# LangSmith的API Key
LANGSMITH_API_KEY = "lsv2_pt_xxxxxxxxx"
# 上传地址
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
# 项目名称，LangSmith上传时会根据这个名称选择上传位置
LANGSMITH_PROJECT=TestLangChainAgent