【建议收藏】LangChain、LangFlow、LangGraph完全指南：定位、场景、差异与最佳实践

文章详细对比了LangChain、LangFlow和LangGraph三大LLM应用框架。LangChain是基础框架，用于构建LLM应用；LangFlow是基于LangChain的可视化低代码工具；LangGraph是处理复杂Agent逻辑的状态机框架。文章从定位、能力、场景和差异角度解析三者关系，并提供选型建议：系统开发用LangChain，快速原型用LangFlow，复杂Agent用LangGraph，三者可组合使用。

随着大模型（LLM）进入工程化落地阶段，“如何把模型变成真正可用的应用”成了很多从业者绕不开的问题。
围绕这个目标，社区里逐渐形成了一批成熟的开源框架，其中被讨论最多的就是LangChain、LangFlow、LangGraph。

它们名字相似，但解决的问题并不相同。本文笔者将基于官方文档与开源实践，从定位、能力、使用场景和差异几个角度，帮你一次性理清。

01 | LangChain：LLM 应用的“基础设施层”

① LangChain 是什么？

LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的通用框架，核心目标只有一句话：

把「大模型 + 外部工具 + 数据源 + Prompt」系统化地组织起来。

它并不是一个“产品”，而是一套开发范式和组件库。

② LangChain 解决什么问题？

在没有 LangChain 之前，开发者通常需要自己处理：

Prompt 拼接
模型调用
上下文管理
工具调用（SQL、搜索、API）
RAG（检索增强生成）

LangChain 把这些抽象成了标准组件，例如：

LLM / ChatModel
PromptTemplate
Chain
Tool / Agent
Memory

③ 典型应用场景

RAG 问答系统
NL2SQL
AI 助手 / Copilot
工具型 Agent

👉一句话总结：
LangChain = 写 LLM 应用的“后端开发框架”

02 | LangFlow：LangChain 的可视化“低代码入口”

① LangFlow 是什么？

LangFlow 是一个基于 LangChain 的可视化编排工具。

你可以理解为：

用“拖拽流程图”的方式来搭 LangChain 应用。

它本质上是：

前端可视化
后端仍然运行 LangChain 逻辑

② LangFlow 的核心价值

LangFlow 并没有引入新的模型能力，它的优势在于：

降低学习门槛
快速原型验证
Prompt / Chain 可视化调试

对不熟悉 Python 或刚接触 LLM 的人非常友好。

③ 典型应用场景

产品经理 / 咨询顾问做 Demo
Prompt 调优与流程验证
教学与分享演示
小型 PoC 项目

👉一句话总结：
LangFlow = LangChain 的“可视化操作台”

03 | LangGraph：为复杂 Agent 而生的“状态机框架”

① LangGraph 是什么？

LangGraph 是 LangChain 官方推出的一个新框架，专门解决一个问题：

当 Agent 逻辑变复杂，Chain 已经不够用了，怎么办？

LangGraph 引入的是：

Graph（图）
State（状态）
节点 + 边 + 循环

本质上是：
把 LLM Agent 当成一个“有状态的工作流/状态机”来建模。

② LangGraph 为什么出现？

在真实项目中，Agent 往往需要：

多轮决策
条件分支
回退 / 重试
人工介入（Human-in-the-loop）

这些用传统 Chain 非常别扭，而 LangGraph 天然支持：

循环
分支
并行
可恢复执行

③ 典型应用场景

多 Agent 协作系统
复杂业务流程自动化
长任务 AI 助手
需要“可控行为”的智能体

👉一句话总结：
LangGraph = 面向复杂 Agent 的“流程与状态控制层”

04 | 三者核心差异一图读懂

维度	LangChain	LangFlow	LangGraph
核心定位	LLM 应用框架	可视化编排工具	Agent 状态机框架
抽象模型	Chain / Agent	Flow	Graph / State
使用方式	写代码	拖流程	写图结构代码
适合人群	工程师	初学者 / 产品	高级工程师
复杂逻辑	一般	一般	非常强

05 | 应该如何选择？

笔者给你一个不踩坑的选择建议：

想系统做 LLM 应用→ 先学LangChain
想快速出 Demo / 学概念→ 用LangFlow
Agent 逻辑开始变复杂→ 上LangGraph

现实项目中，三者是可以组合使用的：

LangFlow 画流程 → LangChain 落代码 → LangGraph 控复杂控制

06 | 写在最后

LangChain 生态的演进，本质上反映了一件事：

LLM 应用，正在从“Prompt 工程”，走向真正的软件工程。

理解这三者的边界，比死记 API 更重要。
如果你正在做RAG、NL2SQL、AI Agent，这套认知几乎是绕不开的基础。

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