LangGraph
用图，而不是用咒语，编排智能体
LangGraph 是 LangChain 团队开源的智能体编排框架，把 Agent 工作流建模为有状态、可循环的 directed graph：以共享 State、Node、Edge 三大原语支持循环、分支、重试与人工介入，并提供 Checkpointer 持久化与断点续跑，是 2026 年下载量最高的生产级智能体框架。
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面向生产的有状态智能体编排
LangGraph
LangGraph 是由 LangChain Inc. 于 2024 年 1 月发布的开源库，用于构建需要超越单次「提示—响应」的 Agent 应用。它把工作流表示为有向图：节点（Node）是计算步骤（调用 LLM、运行工具、做决策），边（Edge）定义流转——包括条件分支与循环，使 Agent 能重试、反思、迭代直到满足约束。
与只支持自上而下线性流的 DAG 不同，LangGraph 的核心是「循环图」。共享的 State（通常是 TypedDict 或 Pydantic）作为单一事实来源，所有节点读写并基于 Reducer 合并更新；Checkpointer 在每步执行后序列化完整图状态，从而支持暂停 / 恢复、崩溃恢复与「时间旅行」回放。这也是它成为 Klarna、Uber、Replit、Elastic、LinkedIn 等公司生产部署首选的原因。
2025 年 10 月 LangGraph 达到 1.0 稳定版，并成为所有 LangChain Agent 工作流的默认运行时（旧 AgentExecutor 已弃用）。LangChain 还提供 LangSmith Deployment（原 LangGraph Platform），在 GCP / AWS 上提供带自动扩缩、持久执行与状态管理 API 的托管云服务。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
StateGraph 状态抽象
以 TypedDict / Pydantic 定义共享状态，所有节点读写同一事实来源，用 Reducer 控制并发更新合并。
循环与条件分支
支持 DAG 做不到的循环、重试与分支：Agent 可反思、迭代，直到质量阈值满足才结束。
持久化与断点续跑
Checkpointer（MemorySaver / SQLite / PostgreSQL）每步持久化状态，支持崩溃恢复与「时间旅行」回放。
人工介入（Human-in-the-loop）
通过 interrupt_before / interrupt_after 在特定节点暂停，等待人工审批或修改后再继续。
子图与多智能体
节点本身可以是 StateGraph，支持模块化层级架构与多智能体协调；并提供跨线程长期记忆。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装 LangGraph
用 pip install -U langgraph 安装，Python 与 JavaScript/TypeScript 双语言可用。
定义 State 与节点
用 StateGraph 初始化 TypedDict 状态，添加执行 LLM 调用 / 工具 / 校验的节点函数。
用边连接流转
用固定边编排顺序，用条件边根据运行时状态路由（重试循环、提前退出、分支）。
编译并接入 Checkpointer
compile() 后挂上 PostgresSaver 等 Checkpointer，实现暂停、恢复与人工介入。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
LangGraph 和 LangChain 是什么关系？
LangChain 是更宽泛的 LLM 应用框架（工具、提示、链）；LangGraph 专门处理需要状态、分支、循环与持久化的图式 Agent 工作流，可独立使用，也是 LangChain Agent 的默认运行时。
什么时候该用 LangGraph？
当 Agent 需要循环（重试 / 反思）、跨会话持久状态、人工审批节点或复杂分支逻辑时使用；简单提示—响应或线性链则用更轻的框架即可。
与同类智能体框架对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | LangGraph | AutoGen | CrewAI |
|---|---|---|---|
| 执行模型 | 有状态循环图 | 多 Agent 对话 | 角色化 Agent 协作 |
| 持久化 | Checkpointer 断点续跑 | 会话记忆 | 任务共享 |
| 人机协作 | 内置 interrupt 暂停 | 有限 | 有限 |
| 生态 | LangChain / LangSmith | 微软生态 | 独立 |
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