到 Day 32 为止，图的所有状态都活在通道对象里（内存）。这有三个躲不掉的问题：

• 进程一退就全没：服务重启、崩溃、扩缩容，正在进行的对话/工作流直接蒸发。
• 没法"人在环"：想让图停在某一步等人审批，再从那步继续——没有存档就无从"继续"。
• 没法回溯调试：出了错想看"第 3 步时状态长啥样"，内存态跑完就覆盖了。

LangGraph 把持久化单独拆成了几个包，核心接口和具体存储分开：

核心包里，一切从 BaseCheckpointSaver 这个抽象基类出发。它定义"存档器长什么样"，Sqlite/Postgres 只是不同的"实现"。今天先看它定义的数据结构，明天（D34）看它定义的方法。

存档卡本身是一个 TypedDict，定义在 base/__init__.py:92。这是全阶段最该背下来的结构：

# base/__init__.py:92
class Checkpoint(TypedDict):
    """State snapshot at a given point in time."""
    v: int
    """The version of the checkpoint format. Currently `1`."""
    id: str
    """The ID of the checkpoint.
    This is both unique and monotonically increasing, so can be used for sorting
    checkpoints from first to last."""
    ts: str
    """The timestamp of the checkpoint in ISO 8601 format."""
    channel_values: dict[str, Any]
    """The values of the channels at the time of the checkpoint."""
    channel_versions: ChannelVersions
    """The versions of the channels at the time of the checkpoint."""
    versions_seen: dict[str, ChannelVersions]
    """Map from node ID to map from channel name to version seen."""
    updated_channels: list[str] | None
    """The channels that were updated in this checkpoint."""

新手最容易被这俩绕晕。先看它们的类型定义 base/__init__.py:89：

# base/__init__.py:89
ChannelVersions = dict[str, str | int | float]
#   channel_versions:  dict[str, ChannelVersions]  → 通道名 -> 版本
#   versions_seen:     dict[str, ChannelVersions]  → 节点名 -> {通道名 -> 已看版本}

为什么要两套版本？因为 Pregel 的调度规则是（Day 21 讲过）：一个节点该不该在下一步跑，取决于"它订阅的通道有没有出现它没看过的新版本"。

光有数据还不够，还要知道"这份档是怎么来的、是第几步"。这就是 CheckpointMetadata，base/__init__.py:38：

# base/__init__.py:38
class CheckpointMetadata(TypedDict, total=False):   # total=False：字段都可选，便于扩展
    source: Literal["input", "loop", "update", "fork"]
    """- "input": 来自 invoke/stream 的输入
       - "loop":  pregel 主循环内产生
       - "update": 手动 update_state 产生
       - "fork":  从另一个 checkpoint 复制而来"""
    step: int
    """步号：-1 是第一个 input 档，0 是第一个 loop 档，之后依次 +1。"""
    parents: dict[str, str]
    """父 checkpoint 的 ID，按 checkpoint 命名空间映射（子图用）。"""
    run_id: str
    """产生此档的那次 run 的 ID。"""

存的时候分开存（数据/元数据/writes），读的时候打包成一个 CheckpointTuple 一次给你。base/__init__.py:139：

# base/__init__.py:139
class CheckpointTuple(NamedTuple):
    """A tuple containing a checkpoint and its associated data."""
    config: RunnableConfig                       # 定位这份档的坐标（thread_id/ns/checkpoint_id）
    checkpoint: Checkpoint                        # 存档数据本体（L03 的七字段）
    metadata: CheckpointMetadata                  # 标签栏（L05）
    parent_config: RunnableConfig | None = None   # 父档的坐标，用来往回走（时间旅行）
    pending_writes: list[PendingWrite] | None = None  # 尚未落到下一档的待写入

其中 PendingWrite 的定义在 base/__init__.py:31：PendingWrite = tuple[str, str, Any]，即 (task_id, channel, value)——"哪个任务、往哪个通道、写了什么"。

最后瞄一眼存档器基类的开头 base/__init__.py:176-217，明天 D34 会逐个方法拆：

# base/__init__.py:176
class BaseCheckpointSaver(Generic[V]):
    """Base class for creating a graph checkpointer."""
    serde: SerializerProtocol = JsonPlusSerializer()   # 默认序列化器（D39 详讲）

    def __init__(self, *, serde: SerializerProtocol | None = None) -> None:
        self.serde = maybe_add_typed_methods(serde or self.serde)

类文档里还给了最重要的一句用法约定：用 checkpointer 时，必须在 config 里传 thread_id——它是存取档案的主键（D38 细讲）：

config = {"configurable": {"thread_id": "my-thread"}}
graph.invoke(inputs, config)   # 没有 thread_id，checkpointer 无法保存/恢复/时间旅行

✋ 10 分钟动手

# 1. 打开 Checkpoint 的定义，对照今天七字段
sed -n '38,124p' libs/checkpoint/langgraph/checkpoint/base/__init__.py

# 2. 看 CheckpointTuple / PendingWrite
sed -n '31,147p' libs/checkpoint/langgraph/checkpoint/base/__init__.py

# 3. 跑个带 checkpointer 的最小图，打印真实 checkpoint
python - <<'PY'
from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from typing import Annotated
import operator
g = StateGraph(dict); g.add_node("inc", lambda s: {"n": s.get("n",0)+1})
g.add_edge(START, "inc"); app = g.compile(checkpointer=InMemorySaver())
cfg = {"configurable": {"thread_id": "t1"}}
app.invoke({"n": 0}, cfg)
print(app.get_state(cfg))     # 观察 values / config / metadata
PY