什么是 LangGraph
什么是 LangGraph？
LangGraph 是一个用于构建有状态的、多智能体应用程序的框架，它将 LangChain 的能力提升到了新的高度。
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本章节为免费试看内容，让你快速了解 LangGraph 的核心价值和应用场景。
核心概念
1. 为什么需要 LangGraph？
传统的 LangChain Chain 在处理复杂场景时有一些局限：
- 🔄 线性流程 - Chain 是线性的，难以实现复杂的条件分支
- 🧠 状态管理 - 缺乏统一的状态管理机制
- 🔀 循环控制 - 难以实现循环和迭代逻辑
- 🤝 多智能体 - 多个 Agent 协作的场景难以处理
LangGraph 通过图结构解决了这些问题。
2. LangGraph 的核心特性
🌐 图状态管理
LangGraph 使用有向图来组织应用逻辑：
from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict
# 定义状态
class State(TypedDict):
messages: list
context: dict
next_step: str
# 创建图
graph = StateGraph(State)
# 添加节点（处理函数）
graph.add_node("analyzer", analyze_input)
graph.add_node("researcher", do_research)
graph.add_node("writer", generate_response)
# 添加边（连接节点）
graph.add_edge("analyzer", "researcher")
graph.add_edge("researcher", "writer")
# 编译图
app = graph.compile()
🔀 条件路由
根据状态动态决定下一步：
def should_continue(state):
if state["confidence"] > 0.8:
return "writer"
else:
return "researcher"
# 添加条件边
graph.add_conditional_edges(
"analyzer",
should_continue,
{
"researcher": "researcher",
"writer": "writer"
}
)
🔄 循环和迭代
支持图中的循环，实现迭代优化：
# 添加返回边，形成循环
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_conditional_edges(
"reviewer",
lambda state: "END" if state["approved"] else "writer"
)
3. 核心架构
LangGraph 的三大核心组件：
-
State (状态)
- 定义应用的数据模型
- 在节点间传递和更新
- 支持类型检查
-
Nodes (节点)
- 代表具体的处理逻辑
- 接收状态，返回更新
- 可以是 LLM 调用、函数、Agent 等
-
Edges (边)
- 定义执行流程
- 支持条件判断
- 可以形成循环
4. 典型应用场景
LangGraph 特别适合：
- 🤖 复杂 Agent 系统 - 多个专业 Agent 协作
- 📊 数据处理管道 - 多步骤的数据分析和转换
- 💬 对话系统 - 有状态的多轮对话
- 🔍 研究助手 - 迭代式的信息检索和分析
- ✍️ 内容生成 - 多阶段的内容创作工作流
5. 与 LangChain 的关系
LangChain LangGraph
↓ ↓
线性 Chain → 有向图 (DAG/循环图)
简单工作流 → 复杂工作流
单一 Agent → 多 Agent 协作
无状态 → 有状态管理
实战示例
简单的新闻分析工作流
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict
class NewsState(TypedDict):
article: str
summary: str
sentiment: str
topics: list
def summarize(state):
# 使用 LLM 生成摘要
summary = llm.invoke(f"Summarize: {state['article']}")
return {"summary": summary}
def analyze_sentiment(state):
# 分析情感
sentiment = llm.invoke(f"Analyze sentiment: {state['article']}")
return {"sentiment": sentiment}
def extract_topics(state):
# 提取主题
topics = llm.invoke(f"Extract topics: {state['article']}")
return {"topics": topics.split(",")}
# 构建图
workflow = StateGraph(NewsState)
workflow.add_node("summarizer", summarize)
workflow.add_node("sentiment_analyzer", analyze_sentiment)
workflow.add_node("topic_extractor", extract_topics)
# 并行处理
workflow.set_entry_point("summarizer")
workflow.add_edge("summarizer", "sentiment_analyzer")
workflow.add_edge("summarizer", "topic_extractor")
workflow.add_edge("sentiment_analyzer", END)
workflow.add_edge("topic_extractor", END)
app = workflow.compile()
# 运行
result = app.invoke({
"article": "Your news article here..."
})
核心优势
✅ 灵活的流程控制 - 图结构支持任意复杂的逻辑 ✅ 统一的状态管理 - 类型安全的状态传递 ✅ 可视化调试 - 图结构易于理解和调试 ✅ 并行执行 - 支持节点并行处理 ✅ 持久化支持 - 内置检查点机制
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