LangSmith Deployments UI의 Studio는 두 가지 유형의 graph 연결을 지원합니다:

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배포된 graph

Studio는 Deployments 네비게이션에서 LangSmith UI를 통해 접근할 수 있습니다. 배포된 애플리케이션의 경우, 해당 배포의 일부로 Studio에 접근할 수 있습니다. 이를 위해 UI에서 배포로 이동하여 Studio를 선택하세요. 이렇게 하면 라이브 배포에 연결된 Studio가 로드되어, 해당 배포의 thread, assistant, memory를 생성, 읽기, 업데이트할 수 있습니다.

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로컬 개발 서버

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사전 요구사항

Studio를 사용하여 애플리케이션을 로컬에서 테스트하려면:
  • 먼저 로컬 애플리케이션 빠른 시작을 따르세요.
  • 데이터가 LangSmith로 추적되지 않도록 하려면, 애플리케이션의 .env 파일에 LANGSMITH_TRACING=false를 설정하세요. 추적이 비활성화되면 로컬 서버에서 데이터가 외부로 전송되지 않습니다.

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설정

  1. LangGraph CLI를 설치하세요: 
    pip install -U "langgraph-cli[inmem]"
langgraph dev
    브라우저 호환성 Safari는 Studio로의 localhost 연결을 차단합니다. 이 문제를 해결하려면 --tunnel 옵션과 함께 명령을 실행하여 보안 터널을 통해 Studio에 접근하세요.
    이렇게 하면 LangGraph Server가 로컬에서 인메모리로 실행됩니다. 서버는 watch 모드로 실행되어 코드 변경 사항을 감지하고 자동으로 재시작합니다. API 서버를 시작하는 모든 옵션에 대해 알아보려면 이 레퍼런스를 읽어보세요. 다음과 같은 로그가 표시됩니다: 
    > Ready!
>
> - API: [http://localhost:2024](http://localhost:2024/)
>
> - Docs: http://localhost:2024/docs
>
> - LangSmith Studio Web UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
    실행되면 자동으로 Studio로 이동됩니다.
  2. 실행 중인 서버의 경우, 다음 중 하나로 Dbugger에 접근하세요:
    1. 다음 URL로 직접 이동: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024.
    2. UI에서 Deployments로 이동하여 배포의 Studio 버튼을 클릭하고, http://127.0.0.1:2024를 입력한 후 Connect를 클릭하세요.
    다른 호스트나 포트에서 서버를 실행하는 경우, baseUrl을 일치하도록 업데이트하세요.

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(선택사항) debugger 연결

중단점과 변수 검사를 통한 단계별 디버깅을 위해 다음을 실행하세요: 
# Install debugpy package
pip install debugpy
# Start server with debugging enabled
langgraph dev --debug-port 5678
그런 다음 선호하는 debugger를 연결하세요:
  • VS Code
  • PyCharm
launch.json에 다음 구성을 추가하세요:
{
    "name": "Attach to LangGraph",
    "type": "debugpy",
    "request": "attach",
    "connect": {
      "host": "0.0.0.0",
      "port": 5678
    }
}
시작하는 데 문제가 있는 경우 문제 해결 가이드를 참조하세요.

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다음 단계

Studio 실행 방법에 대한 자세한 내용은 다음 가이드를 참조하세요:
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⌘I