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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。

AI工程架构师

2026-03-13

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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？

2024-11-01

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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...

2025-07-24

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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

2026-03-18

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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

架构精进之路

2025-05-09

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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

2026-04-05

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【LangGraph新手村系列】（1）LangGraph 入门：StateGraph 与带记忆的 ReAct 循环

第一章LangGraph入门：StateGraph与带记忆的ReAct循环"LangChain负责单次调用，LangGraph负责把调用串成可循环、可记忆的工作流。" LangGraph的出现正是为了解决这两个问题：循环（Cycles）与持久化状态（PersistentState）。函数读取最后一条消息，检查模型是否发起了工具调用：如果有tool_calls，返回字符串"tools"，LangGraph就会把流程导向名为tools的节点；如果没有，返回内置常量END，LangGraph 这里返回的{"messages":[response]}看起来只包含了一条新消息，但LangGraph不会直接覆盖原有列表。这也是LangGraph相比纯LangChain最核心的优势所在。

2026-04-29

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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。

2026-04-08

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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

2024-08-11

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腾讯技术创作特训营S8

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

薇芯公重号 AI创造财富

2025-07-16

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