LangGraph智能体框架

https://www.langgraph.com

LangGraph是什么
LangGraph是一个基于大型语言模型（LLM）的开发者工具，旨在帮助构建具备状态感知和多参与者交互能力的复杂AI应用。它扩展了传统LLM应用的能力，使开发者能够以可视化、可调试的方式构建由多个AI代理或人机交互组成的系统。LangGraph通过引入“图”结构来组织AI工作流，将每个步骤定义为节点，节点之间的流转构成完整的执行路径，从而实现对对话流程、决策逻辑和任务编排的精确控制。这种架构特别适用于需要长期记忆、条件分支、循环处理或多角色协作的应用场景，如智能客服系统、自动化业务流程、复杂数据分析助手等。LangGraph解决了传统链式调用在面对复杂逻辑时难以维护、不可控的问题，提升了AI系统的可靠性与可扩展性。其核心价值在于让开发者能更高效地构建稳定、可控且可解释的生成式AI应用，同时支持与外部工具、数据库和API集成，极大增强了AI系统的实用性。此外，LangGraph与LangChain生态深度集成，便于现有用户快速迁移和扩展功能。

LangGraph使用示例
首先确保已安装langgraph库：pip install langgraph。然后导入所需模块并定义节点函数，例如创建两个简单函数node_a和node_b，分别返回字符串信息。接着使用StateGraph类定义状态结构，并添加节点与边，形成有向图。设置入口点并指定节点间的流转规则，最后编译图形并调用invoke方法启动执行。整个过程支持异步操作、条件跳转和持久化状态管理。开发者可在Jupyter Notebook中实时查看图结构，并进行调试与优化。官方提供多种模板案例，包括代理协作、用户访谈机器人和多步骤推理系统，帮助用户快速上手。