先确认 Python 版本达标——昨天在 pyproject 里看到硬要求 ≥3.10（libs/langgraph/pyproject.toml:9 requires-python）：

python3 --version   # 必须 >= 3.10，否则装不上

本课的仓库已经在 /Users/bitmart/work/codes/github/langgraph。核心包在 libs/langgraph/，装它：

# 进核心包目录
cd libs/langgraph

# 方式 A：用 uv（仓库推荐）——建虚拟环境并按 pyproject 装齐依赖
uv sync

# 方式 B：用 pip 装成可编辑模式（-e = editable，改源码立即生效）
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .

# 验证：能 import 且版本正确
python3 -c "import langgraph; from langgraph.graph import StateGraph; print('ok')"

不用自己编例子——StateGraph 的类文档里就带了一个完整可跑的最小图。这是仓库源码，不是我杜撰的：

from typing_extensions import Annotated, TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.runtime import Runtime


def reducer(a: list, b: int | None) -> list:
    if b is not None:
        return a + [b]
    return a


class State(TypedDict):
    x: Annotated[list, reducer]


class Context(TypedDict):
    r: float


graph = StateGraph(state_schema=State, context_schema=Context)


def node(state: State, runtime: Runtime[Context]) -> dict:
    r = runtime.context.get("r", 1.0)
    x = state["x"][-1]
    next_value = x * r * (1 - x)
    return {"x": next_value}


graph.add_node("A", node)
graph.set_entry_point("A")
graph.set_finish_point("A")
compiled = graph.compile()

step1 = compiled.invoke({"x": 0.5}, context={"r": 3.0})
# {'x': [0.5, 0.75]}

① 状态 State：告诉引擎"工件长啥样"

def reducer(a: list, b: int | None) -> list:      # 合并函数：老列表 a + 新值 b
    if b is not None:
        return a + [b]
    return a

class State(TypedDict):
    x: Annotated[list, reducer]                    # 字段 x，用 reducer 合并

这个 reducer 机制正是昨天 L03 说的"铁律③"，也是官方在 StateGraph 文档里强调的（state.py:135-137）：

    Each state key can optionally be annotated with a reducer function ...
    The signature of a reducer function is `(Value, Value) -> Value`.

② 节点函数：一个工位干的活

def node(state: State, runtime: Runtime[Context]) -> dict:
    r = runtime.context.get("r", 1.0)   # 从"运行时上下文"取参数 r
    x = state["x"][-1]                  # 取当前状态里 x 列表的最后一个值
    next_value = x * r * (1 - x)        # 算一步
    return {"x": next_value}            # 只返回改动的字段（Partial）

③ 建图：把工位连起来

graph = StateGraph(state_schema=State, context_schema=Context)
graph.add_node("A", node)        # 加一个叫 "A" 的工位，干的活是 node
graph.set_entry_point("A")       # 图从 A 进（= add_edge(START, "A")）
graph.set_finish_point("A")      # A 干完就到 END（= add_edge("A", END)）

def set_entry_point(self, key: str) -> Self:
    """... Equivalent to calling `add_edge(START, key)`."""
    return self.add_edge(START, key)          # ← 入口就是从 START 连一条边

def set_finish_point(self, key: str) -> Self:
    """... Equivalent to calling `add_edge(key, END)`."""
    return self.add_edge(key, END)            # ← 出口就是连一条边到 END

④⑤ 编译 + 运行

compiled = graph.compile()                          # 图纸 → 可执行机器
step1 = compiled.invoke({"x": 0.5}, context={"r": 3.0})
# {'x': [0.5, 0.75]}

把刚才的过程抽象成一张控制流图，以后写任何图都照这个骨架：

"没入口"这个报错不是随口报的，是 compile() 里 validate() 真的在查（libs/langgraph/langgraph/graph/state.py:1116 validate）：

    if START not in all_sources:
        raise ValueError(
            "Graph must have an entrypoint: add at least one edge "
            "from START to another node"
        )

✋ 10 分钟动手

# 1. 把 L03 的最小例子存成 first_graph.py，跑起来看是否得到 [0.5, 0.75]
python3 first_graph.py

# 2. 把 context 的 r 从 3.0 改成 2.0，观察结果变成 [0.5, 0.5]

# 3. 故意注释掉 set_entry_point，观察报的正是 "must have an entrypoint"

# 4. 把 State 的 x 改成不带 reducer 的 `x: list`，观察结果只剩最后一个值

# 5. 亲眼核对 set_entry_point 就是 add_edge(START, key)
sed -n '1066,1077p' libs/langgraph/langgraph/graph/state.py