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LangGraph 快速入门
LangGraph快速入门一、为什么需要LangGraph？传统的LangChain是单向输出的（A->B->C）。 二、LangGraph的核心三要素构建一个“图”主要涉及三个概念：State(状态)：这是在图的各个节点之间传递的“记忆”。通常是一个字典，记录了当前的对话历史或处理结果。 条件边(ConditionalEdge)是让LangGraph具备“思考”能力的灵魂。它允许程序根据当前状态（State）的值动态决定下一步的走向。 #####1.完整的逻辑流图️在LangGraph中，我们的工作流逻辑如下：节点/边描述START流程开始，进入translator节点。Translator节点根据原文（及反馈意见）生成译文。 3.完整的翻译助手这是一个结合了LangChain（处理文本）、LangGraph（处理逻辑循环）和自检机制的完整逻辑代码框架。
35500编辑于 2026-03-12- 来自专栏架构驿站
LangGraph，知多少？
— 01 —何为 LangGraph ？ — 02 — 为什么需要 LangGraph ？ 作为一款强大的开源框架，LangGraph 能够显著改进许多现有的解决方案，为复杂的多代理系统提供了灵活、高效的支持。 以下是使用 LangGraph 的几个关键原因，具体可参考： 1、改进 RAG 管道 LangGraph 可以通过其独特的循环图结构增强 RAG（Retrieval-Augmented 5、构建多模态代理 LangGraph 还可以用于构建多模态代理，如支持视觉输入的网络导航器。通过整合不同类型的数据和输入方式，LangGraph 可以创建更智能、更全面的代理系统。 无论是在研发前沿的人工智能系统还是在实际应用中，LangGraph 都展示了其独特的优势和潜力。 — 03 — LangGraph 到底能够做什么 ？
2.1K10编辑于 2024-11-01 - 来自专栏xiaosen
LangGraph基础教程
你可能需要智能体： 总是先调用特定工具 根据其状态使用不同的提示 具备更精确的控制能力 解决方案：LangGraph 为了解决这个问题，构建了 LangGraph —— 一个用于构建智能体和多智能体应用的框架 Studio 文件夹：包含可加载到 LangGraph Studio 的图形文件 LangGraph Studio 是专门用于构建 LangGraph 应用的集成开发环境（IDE）。 _LangGraph_ 提供了对应用程序流程和状态的细粒度控制，这对于创建可靠的智能体至关重要，并且 _LangGraph_ 还内置了包括持久化对话，支持高级的人机交互和记忆功能。 _LangGraph_ 1、链(Chain)的局限性 2、AgentExecutor的局限性 3、_LangGraph_ 解决的问题 四、_LangGraph_ 核心思想 1、核心概念 (1)state 状态 (2)node 节点 (3)edge 边 2、流程说明\n\n一步步教你 _LangGraph_ Studio _:_ 可视化调试基于 _LangGraph_ 构建的AI智能...
1.5K11编辑于 2025-07-24 langchain源码分析：langgraph
LangGraph 是一款基于图结构的工作流编排框架，专为构建复杂多Agent协作系统而设计，支持循环流程、状态持久化和动态任务编排，广泛应用于客服流程管理、实时研究助手等场景。 下面我们结合例子分析下它的源码 from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.graph import StateGraph, START , END from langgraph.graph.message import MessagesState import sys import os base_dir = os.path.dirname 其实调用大模型只是节点的一个动作而已，我们也可以不调用大模型，下面介绍一个复杂的langgraph例子 # 创建一个状态图 from langgraph.graph import StateGraph
27410编辑于 2026-03-18- 来自专栏架构精进之路
LangGraph Agent 架构设计
主流 Agent 架构可分为以下类别： 反应式架构 审慎式架构 混合式架构 神经符号式架构 认知式架构 — 2 — LangGraph Agent 设计模式 Agent 架构与设计模式紧密相关，但属于 解决特定问题的高层可复用策略/模板，不聚焦内部细节而指导跨场景行为交互（类似"配方"） 关注"what"与"why"——你希望该智能体展现出什么样的行为或能力，以及为什么该智能体在特定场景下是有效的 LangGraph 自主生成策略，无需任务标注 任务自适应：类人式规划最优解 可迁移性：策略可跨语言模型复用 — 6 — 结语 本文系统探讨了智能体架构的演进——从传统反应式、审慎式模型到混合式、神经符号式及认知式架构，并通过LangGraph
80820编辑于 2025-05-09 - 来自专栏程序员分享
langgraph流式输出特性测试
': 2, 'langgraph_node': 'node3', 'langgraph_triggers': ('branch:to:node3',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull ': 2, 'langgraph_node': 'node3', 'langgraph_triggers': ('branch:to:node3',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull ': 2, 'langgraph_node': 'node3', 'langgraph_triggers': ('branch:to:node3',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull ': 1, 'langgraph_node': 'model', 'langgraph_triggers': ('branch:to:model',), 'langgraph_path': ('__pregel_pull ': 2, 'langgraph_node': 'tools', 'langgraph_triggers': ('__pregel_push',), 'langgraph_path': ('__pregel_push
11510编辑于 2026-04-05 - 来自专栏程序员分享
LangGraph TypeScript 版入门与实践
别担心，LangGraph 就是来拯救你的。 为什么需要它？ 现在是时候把手里的项目迁移到 LangGraph 了——越早越省心。 LangGraph 解决了什么LangGraph 的核心思路是把 Agent 的执行过程建模成一张有向图（Directed Graph）：节点（Node） = 一个处理步骤（调用 LLM、执行工具、做决策 （What）LangGraph 的 TypeScript 版本由 @langchain/langgraph npm 包提供（当前版本约 1.2.6）。你只需要理解四个核心概念：1. 需要 → LangGraph；不需要 → LCEL 够用。误区二：不是所有场景都需要 Agent + LangGraph很多人一上来就用 LangGraph 包装一切，结果维护成本爆炸。
11110编辑于 2026-04-08 - 来自专栏AIGC大模型应用
AI Agent 终结者 LangGraph！
⚡ 构建作为图的语言智能体 ⚡1 概述LangGraph是一个用于构建具有状态、多参与者应用程序的大语言模型（LLM）的库，用于创建智能体和多智能体的工作流程。 此外，LangGraph 包含内置的持久性功能，支持高级的“人类在环”（human-in-the-loop）和记忆功能。LangGraph 的灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam。 可以与 LangChain 和 LangSmith 无缝集成（但不要求使用它们）2 安装pip install -U langgraph3 示例LangGraph 的核心概念之一是状态。 import MemorySaverfrom langgraph.graph import END, StateGraph, MessagesStatefrom langgraph.prebuilt 参考：https://langchain-ai.github.io/langgraph/#installation
1.6K00编辑于 2024-08-10 LangGraph，Anything-LLM，OpenDevin，AutoGPT，LangChain，
LangGraph，Anything-LLM，OpenDevin，AutoGPT，LangChain， 这几个都是能把各种模型 都下载下来的一个工具？ 功能定位是否支持本地模型是否带记忆机制LangChain❌ 不下载模型Prompt编排、Memory机制、Agent流程控制✅✅LangGraph❌ 不下载模型LangChain 的扩展，用于构建复杂
30300编辑于 2025-07-16- 来自专栏JavaEdge
使用LangGraph构建多Agent系统架构！
在LangGraph中，工作流可以以两种方式定义： 显式控制流（普通边）：LangGraph允许你通过普通图边显式定义应用程序的控制流（即Agent通信的顺序）。 动态控制流（条件边）：在LangGraph中，你可以允许LLM决定应用程序控制流的部分。这可以通过使用条件边实现。一个特殊情况是监督者工具调用架构。 from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START 在LangGraph中有两种方法可以实现这一点： 定义具有单独状态模式的子图Agent。如果子图和父图之间没有共享状态键（通道），则需要添加输入/输出转换，以便父图知道如何与子图通信。 此外，LangGraph允许在运行时传递状态给单个工具，以便从属Agent在需要时可以访问父状态。 关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！
1.6K20编辑于 2025-06-01 基于LangGraph搭建自己的rebattle小组
DraftReply] final_rebuttal: str token_budget: int # rebuttal 总 token 限制（例如 4000 字符）然后用 LangGraph = dict(state) new_state["final_rebuttal"] = rebuttal return cast(RebuttalState, new_state)五、用 LangGraph 串成“Rebuttal 流水线”最后，用 LangGraph 把这四个节点连起来：# graph/build_rebuttal_graph.pyfrom langgraph.graph import
35310编辑于 2025-11-23- 来自专栏JavaEdge
首款AI智能体IDE：LangGraph Studio
今天推出的 LangGraph Studio——首款专为Agent开发设计的IDE，现已开放测试版。 本文简要介绍 LangGraph，并探讨 LangGraph Studio 如何简化智能体应用程序的开发。 1 LangGraph: 平衡agent控制与自主性 2023年1月推出了 LangGraph，高度可控的低级编排框架，用于构建智能体应用程序。 我们并不打算取代代码编辑器，而是增强 LangGraph 应用程序开发体验的工具。 LangGraph Studio 通过使智能体图形的可视化和交互变容易，即使开发主要在代码中进行。 LangGraph Studio吧！
1.4K10编辑于 2025-06-01 - 来自专栏vue3源码
langgraph开发Deep Research智能体-项目搭建
引入langgraph 有的同学只听过langchain，没有听说过langgraph，他们两个有没有关系呢？ 当然有关系了，langgraph和langchain都是同一个团队开发的，他们都可以用于开发agent智能体。 使用langgraph开发agent智能体就像是使用vue来进行前端开发。 有，可以使用@langchain/langgraph-cli这个脚手架，可以帮我们创建、开发和部署 LangGraph.js 项目。 /langgraph.json", } 指定端口为2025，并且给脚手架指定配置文件为根目录的langgraph.json文件。
75310编辑于 2025-08-19 LangGraph 记忆存储的三重境界
这个用LangGraph搭建的聊天机器人，前一秒我还跟它说"你好，我叫DA"，下一秒我问"你知道我叫什么吗"，它就装傻充愣："抱歉，我不知道您的名字。您可以告诉我吗？" 带着这个疑问，我连续啃了两天LangGraph的源码和文档，终于搞清楚了背后的逻辑——不是数据没存，而是记忆不会用。 这就像你把重要信息都写在了草稿纸上，但考试的时候却忘了看草稿。 LangGraph的State机制就像这张草稿纸，只在单次运行时有效，程序一重启或者新开一轮对话，所有记录就清零了。 问题的根源在于，State的设计是服务于单次执行的，而不是长期记忆。 记忆存储的三重境界 搞清楚问题所在后，我开始研究LangGraph提供的解决方案。 深入了解后才发现，记忆存储其实有三重境界，每一层都有其独特的作用和适用场景。 LangGraph提供的这套记忆存储方案，虽然还不够完美，但已经为我们指明了方向。 未来，随着大模型能力的提升和存储技术的发展，AI的记忆机制肯定会变得更加智能和高效。
14810编辑于 2026-02-02```FastMind：比 LangGraph 更轻量的 Python Agent 框架
在AIAgent开发领域，LangGraph是一个知名的框架，但如果你正在寻找一个更轻量、更简洁、更适合快速开发的替代方案，那么FastMind值得你关注。 项目定位LangGraph定位:企业级Agent开发框架特点:功能全面，支持复杂工作流复杂度:较高，学习曲线陡峭生态:LangChain生态的一部分FastMind定位:轻量级PythonAgent开发框架特点 架构展开代码语言：TXTAI代码解释LangChain→LangGraph→状态机→工具执行↑复杂的中间件、回调、监控系统特点:完整的LangChain生态集成丰富的中间件支持复杂的状态管理企业级功能齐全 2.状态图定义LangGraph状态图展开代码语言：PythonAI代码解释#复杂的配置和装饰器@graph.nodedefmy_node(state):#节点逻辑returnstate#需要理解LangGraph :~25行FastMind:~15行复杂度对比:LangGraph:需要理解StateGraph、TypedDict、编译等概念FastMind:简单的装饰器和图操作调试体验对比LangGraph调试需要理解复杂的状态机调试信息可能被多层抽象隐藏需要熟悉
19310编辑于 2026-03-29- 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(7)-流式响应
org.bsc.async.AsyncGenerator是实现流式的关键接口，Graph调用stream()方法后，会得到该接口的实例，该接口的主要类图如下： 与LangChain4j整合 从上面的类图可以看到，langgraph4j-langchain4j ) { System.out.print(streamingOut.chunk()); } } } } 文中源码：langgraph4j-study /src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_12_stream at main · yjmyzz/langgraph4j-study · GitHub
32610编辑于 2026-03-02 - 来自专栏云云众生s
使用LangGraph在Python 中开发Master AI代理
LangGraph 简化了开发高级 AI 应用程序的过程，使构建能够处理复杂交互的智能、上下文感知代理变得更加容易。 译自 Develop a Master AI Agent With LangGraph in Python，作者 Oladimeji Sowole。 LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个专门工具，旨在简化 AI 代理 的创建和管理。 LangGraph 的关键组件 状态： 状态代表代理的当前状态。它充当内存，存储代理在交互过程中做出决策和做出适当响应所需的上下文和信息。 节点： 节点是 LangGraph 中计算的基本单元。 使用 LangGraph 构建 AI 代理 LangGraph 通过提供一个清晰的结构来管理状态、节点和边，简化了开发高级 AI 应用程序的过程。
78510编辑于 2024-07-24 Agent 构建必选框架——LangGraph工程落地手册
1.框架定位与核心价值1.1LangGraph解决什么问题LangChain的链式调用（LCEL）适合线性流程：Input→TransformA→TransformB→Output但真实Agent场景是非线性的 ：LangGraph的本质定义：一个以LLM为核心计算单元的、支持有状态循环图的编排运行时（OrchestrationRuntime）。 的场景：简单的单次问答（过度设计）纯粹的RAG检索（LangChainLCEL更轻量）快速原型验证（CrewAI上手更快）2.核心原语详解LangGraph的四大核心原语：State/Node/Edge /langgraph必读LangGraphGitHubgithub.com/langchain-ai/langgraph必读，examples/目录LangGraphAcademy官方视频课程，从零到Multi-Agent 官方文档按场景分类的实战指南遇到具体问题查阅文档维护说明：LangGraph版本迭代较快，建议定期与官方文档对照更新。
69120编辑于 2026-04-05- 来自专栏架构精进之路
LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？
LangGraph的核心原理：图结构如何模拟复杂任务流？ 2. 多 Agent 应用实战：如何实现异构Agent的协作与通信？ 3. 对比LangChain：何时该用LangGraph？ 1、LangGraph核心原理 LangGraph 的核心原理，简单说就是：用“图”来重构任务流。 1.1. 图例如下： 3、LangChain vs LangGraph 当LangChain 遇上 LangGraph，我们应该如何选择呢？ 如果是动态、多角色协作（如客服、数据分析流水线），LangGraph是更优解。 结语 LangGraph的图思维将复杂任务分解为可编排的节点，通过动态路由和共享状态实现高效协作。 如果你正面临多Agent的“spaghetti code”难题，不妨用LangGraph重构你的流程！
2.8K30编辑于 2025-04-08 - 来自专栏福大大架构师每日一题
langgraph 1.0.4 最新发布：功能优化与修复详解
2025年11月26日，langgraph 正式发布 1.0.4 版本，这是继 1.0.3 之后又一次重要的功能优化与问题修复版本。 功能与版本发布 • langgraph 1.0.4 正式发布 该版本延续了此前的功能特性，并在流处理、远程图配置等方面进行了微调与优化。 • langgraph-prebuilt 1.0.5 发布 针对预构建版本进行了更新，确保用户在无需手动构建的情况下也能获得最新功能与修复。 总结 代码地址：github.com/langchain-ai/langgraph 本次 langgraph 1.0.4 更新主要集中在： • 性能优化：对远程图配置、预构建依赖进行了清理。
37810编辑于 2025-12-19
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