使用 LangSmith Studio 进行本地开发

使用 mda dev 和 LangSmith Studio 在本地运行并测试 Managed Deep Agent。

mda dev 会编译 Managed Deep Agents 项目，并在本地 Agent Server 上运行它。它会打开 LangSmith Studio，让你在部署前与智能体交互并检查其行为。

NOTE

Managed Deep Agents 处于公开 beta 阶段，仅在 US 区域的 LangSmith Cloud 上可用。

启动本地 Studio

安装项目依赖，并将模型提供商凭据添加到 .env。

Python 项目还需要 uv。

在项目根目录，运行：

uv run mda dev

CLI 会打印本地服务器和 Studio URL，并在浏览器中打开 Studio。在 Studio 中发送消息，以检查模型响应、工具调用、状态和中断。

更改项目文件后，请停止并重新运行 mda dev 以重新编译项目。

mda dev 的作用

mda dev：

1. 验证项目并将其编译到 .mda/build。
2. 将项目的 .env 复制到本地构建中，并在需要时添加仅本地使用的身份配置。
3. 为指令、技能和记忆创建本地 Context Hub mock。
4. 启动特定语言的 LangGraph 开发服务器。
5. 在 Studio 中打开智能体。

本地开发不会创建或更新托管部署。

配置本地服务器

标志	用途
--port PORT	设置本地服务器端口。
--hostname HOSTNAME	设置服务器监听的主机名。
--no-browser	启动服务器时不自动打开 Studio。
--no-reload	禁用 LangGraph 开发服务器的热重载。

有关所有命令详情，请参阅 mda dev CLI 参考。

了解本地行为

mda dev 使用本地默认值来简化测试：

• 如果智能体使用身份，Studio 会自动提供本地测试用户。
• 如果配置的沙箱不可用，智能体将改用临时本地文件夹。CLI 会打印该文件夹路径。
• 计划不会运行。mda dev 会在启动时列出每个计划，但不会进行预置，因此本地不会触发任何计划运行。

这些默认值与已部署的智能体不同。在生产中使用智能体之前，请先在开发部署中测试身份和沙箱行为。

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