LangGraph 概览

LangGraph 是用于构建有状态 Agent 和复杂工作流的图编排框架。它适合那些不能用一次模型调用解决、并且需要多步骤、多分支、可恢复、可人工介入的场景。

为什么需要 LangGraph

普通 Agent 循环适合快速开始，但复杂业务需要更强控制：

• 某些节点必须先执行。
• 某些步骤失败后要重试。
• 某些动作需要人工审批。
• 工作流可能运行很久，需要断点恢复。
• 多个 Agent 需要协同。

这时用图结构比黑盒 Agent 更可控。

核心概念

概念	说明
State	图运行过程中的共享状态
Node	处理状态的函数或任务
Edge	节点之间的流转关系
Conditional Edge	根据状态动态选择下一步
Checkpoint	保存执行状态，支持恢复
Interrupt	暂停执行，等待人工输入

适用场景

• 采购下单审批 Agent。
• 工单自动处理 + 人工确认。
• 多智能体协作写报告。
• 复杂 RAG：问题改写、检索、重排、验证、回答。
• 自动化运维：诊断、执行命令、审批、回滚。

非官方声明

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参考来源

• LangChain / LangGraph 官方文档：https://docs.langchain.com/
• LangChain API Reference：https://reference.langchain.com/
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