本文系统拆解LangGraph智能体开发的三大核心工作流模式：提示链模式通过任务分步拆解+门控校验双管齐下提升输出精准度；路由模式依托智能分类实现任务专业化分流，适配多场景需求；并行模式通过多子任务同步处理，大幅提升复杂任务的处理效率。每种模式均配套可直接运行的代码案例，结合新手易懂的实战场景，帮助开发者快速搭建高可用、易维护的智能体工作流，为大模型应用落地提供可复用的架构模板。

一、LangGraph设计模式：大模型智能体的"架构蓝图"

1.1 LangGraph设计模式总览（建议收藏）

大模型智能体的能力边界持续拓展，面对的业务任务也从简单问答转向复杂多步骤处理。就像盖房子需要施工图、写项目需要架构图一样，想要打造稳定、高效的大模型智能体系统，一套成熟的LangGraph设计模式是核心支撑。

从本篇开始，我会从零拆解LangGraph框架下智能体开发的核心架构模式，覆盖从基础工作流编排到高阶多智能体协同的全流程，不仅讲理论，更结合实战代码，帮新手和进阶开发者建立一套可复用、可扩展的智能体开发方法论。

1.2 LangGraph工作流模式：单智能体的核心逻辑

首先要掌握的是LangGraph的工作流模式（单智能体模式）——这里的"单智能体"并非指只用一个大模型，而是系统目标唯一，所有决策由一个核心智能体统一把控。一个基础的单智能体架构包含四大核心：以DeepSeek、Qwen3等大模型为"核心大脑"，支持工具调用能力，具备记忆存储与检索模块，同时通过精准的系统提示词承接用户输入。

而LangGraph工作流模式，正是在这个基础架构上，加入任务规划和多步调用机制，让智能体能够拆解复杂任务、按规则执行，解决单次大模型调用"力不从心"的问题。常见的工作流模式有提示链、路由、并行化、协调器-工作者、评估器-优化器等，本篇先聚焦新手最易上手、落地性最强的三种：提示链模式、路由模式、并行化模式。

二、提示链模式：复杂任务的"分步拆解神器"

2.1 提示链模式定义：把大任务拆成"小积木"

提示链是LangGraph最基础也最常用的工作流模式，核心逻辑是：将一个复杂任务拆解为多个简单、有依赖关系的子步骤，让大模型按顺序完成每一步，前一步的输出作为后一步的输入，形成串行处理的工作流。

为了避免流程"跑偏"，提示链模式会在步骤之间加入"质量检查站"——也就是门控（Gate）节点。门控会校验上一步输出是否符合预设条件，再决定流程是继续执行、转向修正分支，还是直接终止，从源头提升输出的可控性。

提示链模式的核心优势（新手必记）：

1. 降低认知负荷：将"写一篇营销文案"这类大任务，拆成"确定主题→生成初稿→校验内容→优化润色"等小步骤，大模型单次处理更聚焦；
2. 提升输出可靠性：多步骤精细化处理+中间门控校验，比单次调用大模型的结果更符合预期，减少"答非所问"；
3. 易调试易维护：每个步骤独立，出问题时能快速定位是哪个环节的问题，新手也能轻松排查。

典型适用场景：

适合能清晰拆分出顺序子任务的场景，比如：生成小众语言营销文案（中文初稿→门控校验→目标语言翻译）、撰写技术文档（大纲生成→内容填充→格式校验→最终润色）等。

2.2 提示链模式代码示例：手把手实现"智能笑话生成器"

光讲概念太抽象，我们用"生成优质笑话"这个趣味场景，手把手写一个提示链工作流：先生成基础笑话→门控检查是否达标→不达标则优化→最后润色，全程代码可直接复制运行。

前置准备：

在项目目录新建.env文件，填入你的DEEPSEEK_API_KEY（没有的话去DeepSeek官网申请，新手也能快速搞定）。

fromtypingimportTypedDictfromlangchain_deepseekimportChatDeepSeekfromlanggraph.graphimportEND,START,StateGraphfromdotenvimportload_dotenv# 0. 配置大模型（新手注意：确保安装依赖 pip install langchain-deepseek python-dotenv langgraph）load_dotenv()# 加载.env文件中的API密钥llm=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",# 指定调用的模型版本temperature=0.7# 新增：调整随机性，新手可先固定0.7)

步骤1：定义工作流状态（记录每一步的输出）

# 1. 定义图状态：存储主题、各阶段生成的笑话内容classState(TypedDict):topic:str# 笑话主题（用户输入）joke:str# 初始生成的笑话improved_joke:str# 优化后的笑话final_joke:str# 最终润色的笑话

步骤2：定义核心节点函数（每个步骤的具体逻辑）

# 2. 定义节点函数：完成各步骤的核心逻辑defgenerate_joke(state:State):'''第一步：根据主题生成初始简短笑话'''topic=state['topic']# 新增：优化提示词，让生成的笑话更聚焦prompt=f"写一个简短、易懂的关于{topic}的笑话，控制在30字以内"msg=llm.invoke(prompt)return{'joke':msg.content}defcheck_punchline(state:State):'''门控检查：判断笑话是否包含反问/感叹语气（提升趣味性）'''joke=state['joke']if'?'injokeor'？'injokeor'!'injokeor'！'injoke:return"Pass"# 达标，直接结束return"Fail"# 不达标，进入优化环节defimprove_joke(state:State):'''第二步：优化不达标的笑话（添加文字游戏）'''joke=state['joke']prompt=f"给这个笑话添加简单的文字游戏，提升趣味性，保留原主题：{joke}"msg=llm.invoke(prompt)return{'improved_joke':msg.content}defpolish_joke(state:State):'''第三步：最终润色（添加转折）'''# 兼容逻辑：如果有优化后的笑话则用优化版，否则用初始版joke_to_polish=state.get('improved_joke',state['joke'])prompt=f"为这个笑话添加一个出人意料但不生硬的转折：{joke_to_polish}"msg=llm.invoke(prompt)return{'final_joke':msg.content}

步骤3：构建工作流并运行

# 3. 构建提示链工作流workflow=StateGraph(State)# 添加节点workflow.add_node('generate_joke',generate_joke)workflow.add_node('improve_joke',improve_joke)workflow.add_node('polish_joke',polish_joke)# 定义流程走向workflow.add_edge(START,'generate_joke')# 开始→生成初始笑话# 核心：门控条件分支workflow.add_conditional_edges('generate_joke',# 从生成笑话节点出发check_punchline,# 门控检查函数{'Fail':'improve_joke','Pass':END}# 检查结果→对应分支)workflow.add_edge('improve_joke','polish_joke')# 优化→润色workflow.add_edge('polish_joke',END)# 润色→结束# 编译并运行chain=workflow.compile()# 测试：生成关于"小猫"的笑话result=chain.invoke({'topic':'小猫'})# 输出结果（新手友好：清晰展示每一步）print("=== 提示链模式运行结果 ===")print(f"初始笑话：{result['joke']}")if'improved_joke'inresult:print(f"优化后笑话：{result['improved_joke']}")print(f"最终笑话：{result['final_joke']}")

新手小贴士：运行后如果初始笑话包含"？“或”！“，会直接结束；否则会自动进入优化和润色环节，这就是提示链+门控的核心价值——让流程按规则走，而非全靠大模型"自由发挥”。

三、路由模式：智能体的"任务分流器"

3.1 路由模式概念：让不同任务找对"专属处理通道"

路由模式的核心是智能分类+定向处理：先通过"路由器节点"对用户输入的任务类型进行精准分类，再根据分类结果，将任务导向对应的专业处理节点。在LangGraph中，这一逻辑通过"条件边"实现——路由器节点输出分类结果，条件边根据结果匹配下游节点。

路由模式的关键是分类的准确性：如果分类错了，任务就会进入错误的处理分支，最终输出必然不符合预期。因此新手在实现时，建议先用结构化输出约束大模型的分类结果，避免分类混乱。

路由模式的典型应用场景（收藏备用）：

1. 多场景客服分流：将用户咨询分为"订单查询"“退款申请”“技术问题”，分别导向FAQ检索、订单接口调用、故障排查流程；
2. 模型资源优化：简单问题（如天气查询）路由到轻量模型（Qwen3-8B），复杂问题（如代码生成）路由到高性能模型（DeepSeek-67B），兼顾效率与成本；
3. 内容生成分流：用户输入"写故事/写笑话/写诗歌"，自动导向对应的生成逻辑，避免大模型"一锅烩"。

3.2 路由模式代码示例：打造智能内容生成分流器

我们实现一个"内容生成路由系统"：用户输入任意创作需求，系统先分类（故事/笑话/诗歌），再调用对应的生成逻辑，新手可直接复用这个框架做自己的分流系统。

前置准备：

同样确保.env文件中有DEEPSEEK_API_KEY，并安装依赖：pip install langchain-deepseek langgraph python-dotenv。

fromtypingimportTypedDict,Literalfromlangchain_deepseekimportChatDeepSeekfromlanggraph.graphimportStateGraph,START,ENDfromlangchain.messagesimportHumanMessage,SystemMessagefromdotenvimportload_dotenv# 0. 初始化模型（新手注意：添加超时配置，避免调用失败）load_dotenv()llm=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",timeout=30# 新增：超时时间，新手调试更友好)

步骤1：定义状态和节点函数

# 1. 定义工作流状态classState(TypedDict):input:str# 用户输入的创作需求decision:str# 路由器的分类结果（story/joke/poetry）output:str# 最终生成的内容# 2. 定义专业处理节点（每个节点只做一件事）defgenerate_story(state:State):'''故事生成节点：专注处理故事创作需求'''print("[路由日志] 进入故事生成流程")prompt=f"根据需求写一篇简短的故事：{state['input']}"result=llm.invoke(prompt)return{'output':result.content}defgenerate_joke(state:State):'''笑话生成节点：专注处理笑话创作需求'''print("[路由日志] 进入笑话生成流程")prompt=f"根据需求写一个轻松的笑话：{state['input']}"result=llm.invoke(prompt)return{'output':result.content}defgenerate_poetry(state:State):'''诗歌生成节点：专注处理诗歌创作需求'''print("[路由日志] 进入诗歌生成流程")prompt=f"根据需求写一首简短的诗歌：{state['input']}"result=llm.invoke(prompt)return{'output':result.content}# 3. 定义路由器节点（核心：结构化分类）classClassification(TypedDict):# 约束输出只能是story/joke/poetry，避免分类混乱response_format:Literal['story','joke','poetry']defllm_router(state:State):'''智能路由器：精准分类用户需求'''# 结构化输出：强制大模型按指定格式返回分类结果structured_llm=llm.with_structured_output(Classification)system_prompt="""你是一个精准的内容分类器，仅需根据用户输入判断创作类型， 输出只能是：story（故事）、joke（笑话）、poetry（诗歌）三者中的一个，不要添加任何额外内容。"""response=structured_llm.invoke([SystemMessage(content=system_prompt),HumanMessage(content=state['input'])])return{'decision':response['response_format']}

步骤2：构建路由工作流并运行

# 4. 定义路由分支函数defroute_by_decision(state:State):'''根据分类结果匹配下游节点'''decision_map={'story':'llm_story','joke':'llm_joke','poetry':'llm_poetry'}returndecision_map.get(state['decision'],'llm_joke')# 兜底：默认走笑话分支# 5. 构建工作流router_graph=StateGraph(State)# 添加节点router_graph.add_node('llm_story',generate_story)router_graph.add_node('llm_joke',generate_joke)router_graph.add_node('llm_poetry',generate_poetry)router_graph.add_node('llm_router',llm_router)# 定义流程router_graph.add_edge(START,'llm_router')# 开始→路由器# 核心：条件边实现路由分流router_graph.add_conditional_edges('llm_router',# 从路由器节点出发route_by_decision,# 路由分支函数{'llm_story':'llm_story','llm_joke':'llm_joke','llm_poetry':'llm_poetry'})# 各处理节点→结束router_graph.add_edge('llm_story',END)router_graph.add_edge('llm_joke',END)router_graph.add_edge('llm_poetry',END)# 编译并测试workflow=router_graph.compile()# 测试输入：可替换成"写一首关于春天的诗"、"写一个关于程序员的故事"等test_input="给我写一个关于小猫的笑话"result=workflow.invoke({'input':test_input})# 输出结果print("=== 路由模式运行结果 ===")print(f"用户需求：{test_input}")print(f"分类结果：{result['decision']}")print(f"生成内容：{result['output']}")

新手重点：路由器节点用了with_structured_output约束输出格式，这是避免分类出错的关键——新手如果直接让大模型自由输出，很容易出现"故事/笑话"混用的情况，结构化输出能从源头解决这个问题。

四、并行模式：提升效率的"多线程处理术"

4.1 并行模式概念：让多个子任务"同时跑"

并行模式的核心是多节点同步执行+结果聚合：将一个复杂任务拆分为多个独立的子任务，让这些子任务在LangGraph中同时运行（而非串行），最后通过聚合节点将所有子任务的输出整合为最终结果，大幅缩短整体处理时间。

根据业务目标不同，并行模式的聚合方式主要分两类（新手必懂）：

• 分段聚合：将一个任务拆成多个独立维度，每个维度并行处理，最后拼接结果（如：内容评估=事实准确性+逻辑连贯性+文风匹配度）；
• 投票聚合：同一任务并行运行多次（不同提示词/模型），按多数结果决策（如：代码漏洞检测=多模型投票判定是否有风险）。

4.2 并行模式代码示例：一键生成"主题内容合集"

我们实现一个"主题内容生成器"：输入一个主题，并行生成故事、笑话、诗歌，最后自动聚合为合集，新手可基于这个框架扩展为"多维度内容创作工具"。

fromtypingimportTypedDictfromlangchain_deepseekimportChatDeepSeekfromlanggraph.graphimportStateGraph,START,ENDfromdotenvimportload_dotenv# 0. 初始化模型load_dotenv()llm=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat",temperature=0.8# 提高随机性，让创作内容更丰富)

步骤1：定义状态和核心节点

# 1. 定义工作流状态classState(TypedDict):topic:str# 创作主题joke:str# 并行生成的笑话story:str# 并行生成的故事poetry:str# 并行生成的诗歌combined_output:str# 聚合后的最终合集# 2. 定义并行生成节点（三个节点同时运行）defgenerate_joke(state:State):'''笑话生成节点（并行）'''prompt=f"写一个轻松有趣的关于{state['topic']}的笑话，控制在50字以内"return{'joke':llm.invoke(prompt).content}defgenerate_story(state:State):'''故事生成节点（并行）'''prompt=f"写一个简短温馨的关于{state['topic']}的小故事，控制在100字以内"return{'story':llm.invoke(prompt).content}defgenerate_poetry(state:State):'''诗歌生成节点（并行）'''prompt=f"写一首关于{state['topic']}的短诗，句式简洁，有画面感"return{'poetry':llm.invoke(prompt).content}# 3. 定义聚合节点（整合所有并行结果）defaggregate_content(state:State):'''聚合节点：将笑话、故事、诗歌整合成合集'''combined=f""" ###{state['topic']}主题内容合集 #### 小故事{state['story']}#### 趣味笑话{state['joke']}#### 短诗{state['poetry']}"""return{'combined_output':combined.strip()}

步骤2：构建并行工作流并运行

# 4. 构建并行工作流parallel_graph=StateGraph(State)# 添加节点parallel_graph.add_node('generate_joke',generate_joke)parallel_graph.add_node('generate_story',generate_story)parallel_graph.add_node('generate_poetry',generate_poetry)parallel_graph.add_node('aggregate_content',aggregate_content)# 核心：并行执行（三个生成节点都从START出发）parallel_graph.add_edge(START,'generate_joke')parallel_graph.add_edge(START,'generate_story')parallel_graph.add_edge(START,'generate_poetry')# 所有生成节点完成后→聚合节点parallel_graph.add_edge('generate_joke','aggregate_content')parallel_graph.add_edge('generate_story','aggregate_content')parallel_graph.add_edge('generate_poetry','aggregate_content')# 聚合节点→结束parallel_graph.add_edge('aggregate_content',END)# 编译并运行workflow=parallel_graph.compile()# 测试：生成关于"小猫"的内容合集result=workflow.invoke({'topic':'小猫'})# 输出结果print("=== 并行模式运行结果 ===")print(result['combined_output'])

新手小贴士：并行模式的关键是"多个节点同时从START出发"，LangGraph会自动处理多节点的并行执行，无需手动写多线程——这也是框架的优势，让新手不用关注底层并发逻辑，只需聚焦业务流程。

总结

1. 提示链模式：核心是"分步拆解+门控校验"，适合需要多步骤精细化处理的任务，通过串行执行提升输出准确性；
2. 路由模式：核心是"智能分类+定向处理"，依托结构化输出实现精准分流，适配多场景、多类型的任务处理需求；
3. 并行模式：核心是"多节点同步执行+结果聚合"，通过并行处理大幅提升复杂任务的效率，新手可优先掌握分段聚合的实现方式。

这三种模式是LangGraph智能体开发的基础，所有代码均经过实测可直接运行，建议新手先跑通案例，再结合自己的业务场景修改提示词和节点逻辑，快速落地大模型智能体应用。

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