Part 3 · 进阶实战
10 从本地到生产：部署与可观测
10.1 三种部署路径
| 路径 | 适合 | 难度 |
|---|---|---|
| LangGraph Platform（云） | 想省心 | 低 |
| Self-host（自托管） | 数据不出内网 | 中 |
| 纯代码嵌入 | 做别人产品的零件 | 低 |
10.2 自托管：langgraph.json + CLI
自托管要一个 langgraph.json 描述图：
{
"dependencies": ["."],
"graphs": {
"my_agent": "./agent.py:graph"
},
"env": ".env"
}
然后一条命令起服务：
pip install langgraph-cli
langgraph dev
预期结果：终端打印本地地址，浏览器打开能看到你的图。
10.3 可视化：LangGraph Studio
Studio 是官方可视化工具。它能：
- 把图结构画出来，节点边一眼看清
- 单步执行，看每一步状态怎么变
- 直接对话调试 Agent
我排错基本靠它。比盲目加 print 强十倍。
10.4 可观测：LangSmith
图跑起来，你得知道它为啥这么走。
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=你的KEY
LangSmith 能看完整调用链、每步耗时、Token 消耗。还能自动发现异常、提议修复。
核心建议：上线前先接 LangSmith 没追踪的 Agent 像黑盒。出了问题你只能猜。接上追踪，问题看得见。
▸ 向前桥接 讲到这，技术都齐了。最后一章，聊聊认知。