在 VS Code 中运行 Jupyter Notebook 代码主要分为以下几步第一步安装必要扩展在 VS Code 扩展市场CtrlShiftX中搜索并安装Microsoft 官方发布的 Jupyter 扩展IDms-toolsai.jupyter。安装后重启 VS Code。第二步配置 Python 环境在你的虚拟环境中安装必要的包pip install jupyter ipykernel然后注册内核以你的 your-project 项目为例python-m ipykernel install--user--name your-project--display-namePython (your-project)第三步创建或打开 Notebook有两种方式新建按CtrlShiftP打开命令面板输入Create: New Jupyter Notebook或直接新建文件保存为.ipynb后缀打开已有直接在 VS Code 中打开.ipynb文件会自动以 Notebook 编辑器形式加载第四步选择内核打开 Notebook 后点击右上角的“Select Kernel”按钮选择你刚才注册的Python (your-project)内核。第五步运行代码操作快捷键运行当前单元格ShiftEnter运行并跳到下一个运行当前单元格不跳转CtrlEnter运行当前单元格并插入新单元格AltEnter运行所有单元格顶部工具栏的 “Run All” 按钮中断执行顶部红色方块按钮针对你的 LangGraph 项目如果你想把之前的 LangGraph 代码放到 Notebook 里运行可以新建一个langgraph_demo.ipynb然后把代码拆成多个单元格单元格 1环境初始化fromdotenvimportload_dotenv load_dotenv()fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlanggraph.graphimportStateGraph,STARTfromlanggraph.graph.messageimportadd_messagesfromtypingimportAnnotatedfromtyping_extensionsimportTypedDictfromIPython.displayimportImage,display单元格 2定义模型和图modelChatOpenAI(model**,temperature0,timeout60,max_retries3,)classState(TypedDict):messages:Annotated[list,add_messages]graph_builderStateGraph(State)defchatbot(state:State):return{messages:[model.invoke(state[messages])]}graph_builder.add_node(chatbot,chatbot)graph_builder.add_edge(START,chatbot)graphgraph_builder.compile()单元格 3可视化try:display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))exceptExceptionase:print(f可视化生成失败:{e})单元格 4对话测试user_inputWhat do you know about LangGraph?print(User:,user_input)foreventingraph.stream({messages:[{role:user,content:user_input}]}):forvalueinevent.values():print(Assistant:,value[messages][-1].content)这样每个单元格可以独立运行和调试比在.py文件里跑方便很多。运行之后就可以看到下面这种的结构