LangGraph（一）介绍

张开发
• 2026/4/19 6:54:46 • 15 分钟阅读

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LangGraph（一）介绍
一、简介1、什么是 LangGraphLangGraph 是由 LangChain 官方推出的一个面向 Agent 的工作流编排框架用于构建可控、可追踪、可恢复的 AI 流程。与传统基于 Prompt 的一次性调用不同LangGraph 引入了“图Graph”的概念让 AI 执行过程具备状态State流程控制Flow Control分支 / 循环能力一句话理解LangGraph 让 AI 从“随机推理”变成“可控执行流程”2. 为什么需要 LangGraph在传统 LangChain / Agent 中常见问题包括Agent 行为不可控可能乱调用工具难以实现复杂逻辑if / else / loop上下文状态管理混乱出错后无法恢复LangGraph 通过“状态机 工作流”的方式解决这些问题。3. 典型应用场景AI Coding Agent多 Agent 协作数据处理流水线审批流 / 自动化流程4. LangGraph vs LangChain维度LangChainLangGraph作用能力封装流程编排控制能力弱强是否支持循环否是状态管理手动内置LangGraph 是一个独立框架但属于 LangChain 生态官方出品LangChain 提供“能力”LangGraph 负责“调度这些能力”LangChain基础能力层├── prompt / chain / tool / retriever└── integrations各种模型、向量库LangGraph上层编排层└── 基于 LangChain 构建复杂 Agent 工作流✅ 实际是一个单独的库pip install langgraph但由LangChain 官方团队开发可以直接复用 LangChain 的组件二、核心概念1、State状态State 是整个流程共享的数据载体。示例state {input: 用户问题,messages: [],result: None}2、Node节点Node 是执行单元可以是LLM 调用Tool 调用自定义逻辑3、Edge边定义节点之间的执行关系顺序条件分支循环

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