引言
随着大语言模型能力不断增强，AI 应用的复杂度迅速上升。
现实中的 AI 系统，早已不再是“一次 Prompt → 一次回答”的简单模式，而是逐渐演变为：
- 多步骤推理
- 多 Agent 协作
- 带条件分支与循环的工作流
- 需要长期状态管理的系统
在这种背景下，LangGraph 应运而生。
一、LangGraph 是什么
LangGraph 是一个基于图结构（Graph）的 AI 工作流框架，用于构建可控、多步骤、多智能体的 LLM 应用系统。
一句话概括：
LangGraph 让 AI 应用从“线性调用”升级为“有状态、可回路、可控制的推理图”。
如果从架构层理解：
- LangChain 提供的是构建 LLM 能力的“组件与抽象”
- LangGraph 提供的是组织这些能力的“执行结构与控制模型”
LangGraph 的核心价值不在于“调用模型”，而在于控制模型如何协作、何时执行、是否回退、是否重试、如何流转状态。
二、为什么需要 LangGraph
在复杂 AI 应用中，传统 LangChain 会逐渐暴露一些结构性问题：
1. 线性 Chain 难以表达真实流程
LLM 应用往往存在：
- 条件分支
- 失败重试
- 多阶段决策
- 回环修正
单向 Chain 在表达这些逻辑时非常笨重。
2. 多 Agent 协作缺乏统一调度
当系统中存在多个 Agent（检索、写作、审查、工具执行）时，需要一个统一的流程控制器。
3. 状态管理分散
上下文、阶段结果、中间结论往往散落在不同 Chain 中，难以统一管理和追踪。
LangGraph 正是为了解决这些问题而设计的。
三、LangGraph 能做什么
LangGraph 非常适合以下类型的 AI 系统：
1. 多智能体协作系统
例如：
- Research Agent（检索资料）
- Writer Agent（生成内容）
- Reviewer Agent（审核与反馈）
- Tool Agent（调用外部服务）
这些 Agent 在同一个图中共享状态、顺序执行、条件流转。
2. 复杂 AI 工作流
典型流程示例：
用户输入
→ 知识检索
→ 初步推理
→ 生成草稿
→ 审核判断
→ 通过 → 输出
→ 不通过 → 返回修改
这种流程天然是图结构，而不是线性结构。
3. 构建“可控”的 AI 应用
LangGraph 可以强制 AI 系统遵循：
- 明确步骤
- 严格顺序
- 条件分支
- 循环与终止条件
- 工具调用时机
非常适合生产级 AI 系统。
四、LangGraph 的核心概念
1. Node（节点）
Node 是图中的基本执行单元，通常代表：
- 一次 LLM 调用
- 一次工具调用
- 一次判断逻辑
def write_node(state):
draft = llm.invoke(f"围绕主题写一篇文章：{state['topic']}")
return {"draft": draft.content}2. Edge（边）
Edge 定义节点之间的执行关系与流转条件。
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_edge("reviewer", "writer", condition=needs_revision)3. State（全局状态）
State 是 Graph 内所有节点共享的数据结构。
{
"topic": "...",
"draft": "...",
"review": "...",
"approved": false
}每个节点都可以读取或写入 State 的一部分。
4. Graph（图）
Graph 是整个 AI 工作流的核心控制结构。
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("writer", write_node)
graph.add_node("reviewer", review_node)五、LangGraph 最简可运行示例
1. 安装
pip install langgraph langchain-openai2. 定义状态结构
from typing import TypedDict
class State(TypedDict):
question: str
answer: str3. 定义节点
def answer_node(state: State):
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
result = llm.invoke(state["question"])
return {"answer": result.content}4. 构建并编译图
from langgraph.graph import StateGraph
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("answer", answer_node)
graph.set_entry_point("answer")
app = graph.compile()5. 执行
app.invoke({"question": "什么是 LangGraph？"})六、LangChain 与 LangGraph 的关系
简化对比如下：
| 维度 | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| 定位 | LLM 能力抽象层 | AI 工作流控制层 |
| 核心结构 | Chain | Graph |
| 执行方式 | 线性 | 非线性（分支/循环） |
| 状态管理 | 可选 | 强制内建 |
| 多 Agent | 支持但弱 | 原生支持 |
一句话总结：
LangChain 负责“能力”，LangGraph 负责“秩序”。
七、实用案例：多 Agent 写作与审核工作流
目标
构建一个 AI 写作系统，具备以下能力：
- 写作 Agent 生成初稿
- 审核 Agent 判断质量
- 不通过则返回修改
- 通过则输出最终内容
状态定义
class State(TypedDict):
topic: str
draft: str
approved: bool写作节点
def writer(state: State):
llm = ChatOpenAI()
draft = llm.invoke(f"围绕主题写文章：{state['topic']}")
return {"draft": draft.content}审核节点
def reviewer(state: State):
llm = ChatOpenAI()
result = llm.invoke(f"判断文章是否合格：{state['draft']}")
approved = "合格" in result.content
return {"approved": approved}构建流程图
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("writer", writer)
graph.add_node("reviewer", reviewer)
graph.set_entry_point("writer")
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_edge("reviewer", "writer", condition=lambda s: not s["approved"])执行
app = graph.compile()
app.invoke({"topic": "LangGraph 的工程价值"})这个案例已经具备真实生产 AI 工作流的雏形。
结语
LangGraph 并不是 LangChain 的替代品，而是它的结构补全。
当 AI 应用进入以下阶段：
- 多 Agent
- 长流程
- 强控制
- 可回溯
- 可演进
LangGraph 几乎是必然选择。
从0到1打造一款具备Ai聊天，AI写作，文生图，语音合成，语音识别功能的多模态全栈项目，多模态AI项目开发 链接
(4) - 并行工作流)
