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LangGraph

LangGraph 将智能体应用表示为有状态的图:节点负责执行工作,边决定下一步走向,检查点则可在多个步骤间保存状态。

Agent工作流编排
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节点走分支,状态留在检查点里
LangGraph:节点走分支,状态留在检查点里LangGraph 的节点读取并更新共享状态;条件边决定执行工具或结束,工具结果可以回到决策节点,检查点用于恢复。决策节点读取并更新状态下一步?工具节点执行并更新状态结束返回结果状态 / 检查点保存、恢复运行需调用工具满足结束条件工具结果参与下一轮决策保存状态从检查点恢复

这是可循环的状态图示例;图节点、结束条件与持久化方式由应用定义。

工作机制与关键组成

  1. 设计状态

    定义每个节点会读取和更新哪些信息。

  2. 连接节点

    将工具调用、条件分支、循环和人工暂停表示为明确的图转换。

  3. 恢复并检查

    通过持久化、检查点和追踪记录调试长时间运行的工作流。

如何选择

当流程控制和持久化状态是明确需求时再考虑 LangGraph,而不只是因为应用里要调用模型。

适合解决哪些问题

  • 构建包含重试、条件分支或人工审批的工作流。
  • 恢复需要跨多轮对话或进程重启保留状态的任务。

使用时要留意什么

  • 图结构会引入额外概念;简单的一次模型调用通常用不到它。
  • 状态结构和外部副作用需要认真考虑版本管理与幂等性。

使用前,先弄清楚

LangGraph 里的状态与聊天历史是一回事吗?

聊天历史可以是状态的一部分,但状态还可以包含任务进度、工具结果、审批决定和业务字段。设计时要明确每个节点读取和更新什么,以及中断后从哪里恢复。需要分支、循环或持久化恢复的流程更能体现它的价值。

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概念说明参考项目文档与源码;场景选择和接入建议为 AI Manuals 的整理判断。版本、价格、许可及接口细节请以项目当前说明为准。