摘要：LangGraph 是一个基于图结构（Graph）设计的AI工作流编排框架，专为复杂任务的多步骤推理和智能体协作而生。
LangGraph 是一个基于图结构（Graph）设计的AI工作流编排框架，专为复杂任务的多步骤推理和智能体协作而生。
其核心思想是将任务分解为节点（Node）并通过有向边（Edge）连接，形成可动态调整的流程网络，尤其适合需要循环执行、条件分支和多智能体交互的场景。以下是其核心要点：
1. 核心设计
-节点（Node）
代表任务的最小执行单元，可以是：
-工具调用（如调用API、数据库查询）
-大模型推理（如LLM生成文本）
-数据处理（如格式化、过滤）
-边（Edge）
定义节点间的执行逻辑，支持：
-条件分支：根据前序节点结果动态选择下一节点。
-循环控制：实现“生成→验证→修正”的迭代流程。
-状态管理
全局共享的上下文（Context），支持跨节点传递数据（如用户输入、中间结果）。
2. 技术优势
-可视化编排
支持图形化拖拽设计（如LangChain Studio），降低开发门槛。
-灵活循环机制
允许定义循环条件（如最多迭代N次或直到结果达标），避免无限循环。
-与LangChain深度集成
作为LangChain生态的扩展，可直接复用其工具链（如RAG、向量数据库）。
-轻量高效
相比AutoGen等框架，LangGraph更轻量，适合快速搭建原型。
3. 与LangChain的关系
-互补性：
LangChain聚焦单次链式调用（如“提问→检索→回答”），而LangGraph解决需要状态共享和多轮交互的复杂流程。
-扩展性：
LangGraph可调用LangChain的组件（如Chain、Agent），增强其任务编排能力。
4. 使用示例
```python
from langgraph.graph import stateGraph
# 定义节点
def validate_input(state):
if state["user_query"]:
return {"valid": True}
return {"valid": False}
def generate_response(state):
return {"answer": llm.invoke(state["user_query"])}
# 构建图
workflow = StateGraph(initial_state={"user_query": "How to reset password?"})
workflow.add_node("validate", validate_input)
workflow.add_node("respond", generate_response)
# 定义边逻辑
workflow.add_conditional_edges(
source="validate",
condition=lambda state: state["valid"],
true_path="respond",
false_path="end"
)
workflow.add_edge("respond", "end")
# 执行
results = workflow.execute
print(results["answer"])
```
5. 对比其他框架
LangGraph 通过图结构将复杂任务流程化、模块化，解决了传统链式调用（Chain）在循环和分支场景中的局限性。
其与LangChain生态的深度集成，使其成为构建动态AI工作流的理想选择，尤其适合需要多轮交互、条件判断和状态管理的应用场景。
来源：小黄科技天地
