持久化与断点
LangGraph 相对普通 agent 循环的核心差异：每次节点执行后自动保存状态（checkpoint）。面试主线：checkpoint 机制、断点续跑、两种持久化的分工。
checkpoint：每个节点后存档
每步存档, 失败从最近存档续跑
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
graph = builder.compile(checkpointer=SqliteSaver.from_conn_string("graph.db"))
config = {"configurable": {"thread_id": "order-123"}}
graph.invoke({"messages": "处理订单"}, config=config)- checkpointer：节点执行后自动写入图状态快照，按 thread_id 组织
- thread_id 是状态指针：同 id 续跑（继续对话、恢复中断）、查历史、回放
- 后端：InMemorySaver（测试）、SqliteSaver/PostgresSaver（生产）
durable execution：可靠执行
checkpoint 带来的能力：
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 故障恢复 | 进程崩溃后从最近 checkpoint 续跑，不从头开始 |
| 断点续跑 | 中断（见人机协同篇）后带结果恢复 |
| 时间旅行 | 回放任意历史状态（调试、审计） |
| 对话连续 | 跨调用保持状态（见 LangChain 记忆篇） |
面试话术：durable execution = 状态每步落盘 + 失败可续跑。长任务（多轮工具调用、小时级任务）没有持久化就是纸糊的。
静态断点：调试与审核
graph = builder.compile(
checkpointer=checkpointer,
interrupt_before=["tools"], # 进入工具节点前暂停
# interrupt_after=["model"], # 模型节点后暂停
)- 静态断点：编译时指定，在特定节点前后暂停（
interrupt_before/interrupt_after） - 用途：调试逐步执行、审核流（工具执行前人工确认）、演示
- 与动态 interrupt 的区别：静态断点固定位置，动态中断在代码里任意位置（见人机协同篇）
checkpointer 与 store 的分工
| checkpointer | store | |
|---|---|---|
| 存什么 | 图状态快照（线程内） | 应用定义的键值数据（跨线程） |
| 作用域 | 单个 thread | 全局 |
| 记忆类型 | 短期（会话） | 长期（用户偏好、事实） |
| 场景 | 续跑、回放、故障恢复 | 跨会话记忆、共享知识 |
两者可同时挂载（compile(checkpointer=..., store=...)）。生产部署（LangSmith Deployments / Agent Server）会自动管理持久化基础设施，不用手配。
面试追问
- checkpoint 是什么？ 节点执行后自动保存的状态快照，按 thread_id 组织。崩溃后从最近存档续跑
- durable execution 什么意思？ 状态每步落盘，失败/中断可续跑。长任务可靠性的基础
- thread_id 有什么用？ 状态指针：续跑、回放、对话连续。换 id 就是新状态
- 静态断点和动态中断的区别？ 静态断点编译时指定节点前后暂停；动态 interrupt 在代码任意位置，可带条件
- checkpointer 和 store 怎么分工？ checkpoint 管线程内短期状态（续跑/回放），store 管跨线程长期记忆（偏好/事实）