企业级 Agent 落地指南：抛弃 ReAct，拥抱 LangGraph，一场关于“确定性”的代码革命！

还记得你第一次跑通 AutoGPT 时的兴奋吗？看着终端里 Agent 自己思考、调用工具、再思考，仿佛 AGI 就在眼前。

但当你试图把这个 Demo 搬进企业生产环境时，噩梦开始了：

死循环：Agent 在两个工具之间反复横跳，直到 Token 耗尽。
路径不可控：你希望它先搜索再总结，它偏偏直接开始瞎编。
无法干预：一旦开始运行，就像脱缰的野马，中间出错完全无法纠正。

企业级应用需要的不是“无限的自由”，而是“可控的智能”。

今天，我们来聊聊LangGraph，以及为什么从 DAG（有向无环图）向 Graph（图）的转变，是 Agent 工程化的必经之路。

一、为什么 ReAct 模式还不够？

经典的 ReAct (Reason + Act) 模式本质上是一个While 循环。

while True: reason = llm.think() if is_finish(reason): break action = llm.act() observation = tool.run(action)

这种模式在解决简单问题时很有效，但它有一个致命缺陷：过于依赖 LLM 的实时决策能力。模型必须在每一步都极其精准地决定下一步做什么。一旦中间某一步“幻觉”了，整个链路就会崩塌。

在复杂的业务场景（如长文档写作、代码辅助、复杂客服）中，我们需要的是流程图（Flowchart），而不是一个黑盒循环。

二、LangGraph：以“状态”为核心的编排

LangChain 的团队推出的 LangGraph，核心思想发生了一个巨大的转变：从“链（Chain）”进化到了“状态机（State Machine）”。

核心概念拆解

在 LangGraph 中，一切围绕着三个要素展开：

State（状态）：这是一个共享的字典或对象，保存着当前对话的所有上下文（消息历史、中间变量、工具输出）。所有的节点都从这里读数据，往这里写数据。
Nodes（节点）：具体的执行单元。它可以是一个 LLM 调用，一个工具函数，或者一段普通的 Python 代码。
Edges（边）：连接节点的逻辑。

普通边：跑完 A，就跑 B。
**条件边（Conditional Edges）：**这才是灵魂！根据 LLM 的输出或当前状态，动态决定下一步去哪里。

相比 LangChain Chain (DAG) 的区别

LangChain (Legacy):大多是 DAG（有向无环图）。数据像流水线一样单向流动。处理循环（Loops）非常别扭。
LangGraph:支持循环（Cycles）。这使得“自我纠错”和“人机协同”成为可能。

三、实战：构建一个“自我修正”的 Agent

让我们通过一个场景来理解 LangGraph 的威力：代码生成与修复助手。

如果是传统的 Chain，你只能写成：生成代码 -> 运行测试 -> 结束。如果测试失败了怎么办？Chain 走完了，任务就失败了。

但在 LangGraph 中，我们可以构建一个闭环：

设计思路：

Node 1 (Coder):负责写代码。
Node 2 (Tester):运行单元测试。
Edge (Router):

如果测试通过 ->End。
如果测试失败 -> 把错误信息回传给Node 1（循环回去！）。

代码实现简述

from typing import TypedDict, Annotated, Sequencefrom langgraph.graph import StateGraph, ENDimport operator# 1. 定义状态 (The Memory)class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add] code: str test_result: str# 2. 定义节点 (The Workers)def coder_node(state): # 调用 LLM 生成或修改代码 return {"code": generated_code}def tester_node(state): # 运行代码 result = run_code(state["code"]) return {"test_result": result}# 3. 定义路由逻辑 (The Brain)def router(state): if "ERROR" in state["test_result"]: return "coder" # 回到写代码节点 else: return END # 结束# 4. 组装图workflow = StateGraph(AgentState)workflow.add_node("coder", coder_node)workflow.add_node("tester", tester_node)workflow.set_entry_point("coder")workflow.add_edge("coder", "tester")workflow.add_conditional_edges( "tester", router)app = workflow.compile()

看，这就是状态机的魅力。开发者显式地定义了“如果失败，就重试” 的业务逻辑，而不是指望 LLM 自己灵光一闪去重试。

四、为什么这对企业很重要？

确定性（Determinism）：你可以强制规定 Agent 必须先查数据库，再回答问题，严禁跳过步骤。
人机回环（Human-in-the-loop）：LangGraph 支持在图的运行中“暂停”。比如 Agent 生成了一封邮件草稿，系统暂停，等待人类经理点击“批准”后，再进入“发送邮件”节点。如果经理点击“修改”，则退回到“草稿生成”节点。
更细粒度的控制：你可以为图中的每一个节点配置不同的 LLM。简单的分类任务用gpt-3.5-turbo或haiku，复杂的推理任务用gpt-4o或sonnet，实现成本的最优解。

五、总结与建议

如果你的任务是线性的（如：翻译 -> 摘要 -> 存库），Chain依然是最好的选择，简单且高效。
•如果你的任务涉及循环、分支判断、自我修正或多角色协作，那么请拥抱LangGraph。

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