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