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【LangGraph 入门指南】为智能代理打造灵活可控的工作流框架

ops 2025/7/20 20:50:58

什么是 LangGraph？

核心概念详解

1. 图结构（Graph Structure）

2. 状态管理（State Management）

3. 循环能力（Cyclical Workflows）

主要特性概览

实际应用场景

1. 对话式代理

2. 多阶段任务执行

3. 多代理系统

与 LangChain 的关系

总结：为什么你应该关注 LangGraph？

随着大型语言模型（LLM）的能力不断提升，开发者对于智能代理的构建需求也日益复杂——不仅仅是简单的问答或函数调用，更涉及多步骤的逻辑推理、循环判断、状态管理，甚至多代理协同工作。在这种背景下，LangChain 团队推出了 LangGraph，一个专为 LLM 应用而设计的图结构工作流框架。

如果你正在开发一个具备“记忆”、“判断”、“协同”能力的智能系统，LangGraph 将是你不可或缺的工具。

什么是 LangGraph？

LangGraph 是一个开源框架，它的核心思想是：将 LLM 应用的流程抽象为一个“有向图”。在这个图中，每一个 节点（Node） 都代表一个操作（比如调用语言模型、使用工具、调用函数），而 边（Edge） 则定义了这些操作之间的执行路径。

LangGraph 是 LangChain 生态的一部分，但它是一个独立且更底层的编排框架，专注于构建具有状态、循环逻辑和多主体交互能力的复杂智能系统。

📘 官方文档入口：LangGraph Documentation

核心概念详解

1. 图结构（Graph Structure）

LangGraph 的整个应用逻辑是一个有向图：

节点（Node）：每个节点是一项操作，可以是语言模型的调用、外部 API 的使用、一个判断函数等。
边（Edge）：连接节点，控制执行顺序。支持条件边（if/else）来实现动态分支。

这种方式可以精细控制复杂流程，远比线性任务链更灵活。

2. 状态管理（State Management）

LangGraph 的最大亮点之一是内置的状态管理系统。

所有节点共享一个状态对象（通常是一个 Python dict 或 TypedDict），
每个节点可以读取当前状态，基于状态做决策，并更新状态，
系统自动确保在多步交互中，状态保持一致。

这对于需要“记住上下文”的智能体尤为重要，比如：

用户提问：“继续上一条问题……”
系统在搜索与总结之间切换时保持共享数据

3. 循环能力（Cyclical Workflows）

传统工作流框架往往是线性或有向无环图（DAG），这在多轮推理和反馈场景中捉襟见肘。而 LangGraph 支持循环边，可以构建出像这样的逻辑：

提问 → 搜索 → 总结 → 是否满意？
↑
↓
不满意则回到搜索

这种“反复尝试直到满意”的能力，是构建智能体应用的关键。

主要特性概览

特性	描述
✅ 灵活控制	节点、边、状态全可编程，适配各种业务逻辑
💾 状态持久化	支持状态存储与恢复，方便错误恢复或长任务执行
🤖 多代理协作	多个 Agent 可在同一图中协同合作
🔧 工具集成	可接入搜索 API、数据库、第三方函数等
👥 人类参与	支持人在回路（Human-in-the-loop）机制

实际应用场景

LangGraph 并不是替代 LangChain，而是在以下高级场景中更为适用：

1. 对话式代理

构建一个能记住用户偏好、进行多轮推理、判断用户意图并做出响应的聊天机器人，LangGraph 的状态管理和循环逻辑非常适合。

2. 多阶段任务执行

例如撰写报告系统，分为“信息收集 → 草稿生成 → 审校优化 → 输出成文”多个步骤，每一步都有逻辑判断与状态更新。

3. 多代理系统

如研究型代理系统，一个 Agent 负责搜索文献，另一个负责理解和总结。LangGraph 通过图结构协调多个智能体的数据流和协作流程。

与 LangChain 的关系

对比维度	LangChain	LangGraph
工作流结构	线性链 / DAG	有向图（支持循环）
状态管理	较弱（手动管理）	自动状态传递与更新
多代理支持	有限	原生支持多 Agent
使用复杂度	上手快	灵活但需更强编码能力
适用场景	简单工具链	复杂代理系统