LangGraph 概述

LangGraph 深受 Klarna、Uber、J.P. Morgan 等塑造智能体未来的公司信赖，它是一个用于构建、管理和部署长期运行、有状态智能体的底层编排框架和运行时。 LangGraph 非常底层，完全专注于智能体编排。在使用 LangGraph 之前，我们建议您先熟悉用于构建智能体的部分组件，从模型和工具开始。我们通常会在文档中通过 LangChain 组件来集成模型和工具，但您无需为了使用 LangGraph 而必须使用 LangChain。如果您刚开始接触智能体，或者想要更高层级的抽象，我们建议使用 LangChain 的智能体，它们为常见的 LLM 和工具调用循环提供了预构建的架构。 LangGraph 专注于智能体编排的重要底层能力：持久化执行、流式传输、人在回路（human-in-the-loop）等。

安装

npm install @langchain/langgraph @langchain/core

接下来，创建一个简单的 hello world 示例

import { StateSchema, MessagesValue, GraphNode, StateGraph, START, END } from "@langchain/langgraph";

const State = new StateSchema({
  messages: MessagesValue,
});

const mockLlm: GraphNode<typeof State> = (state) => {
  return { messages: [{ role: "ai", content: "hello world" }] };
};

const graph = new StateGraph(State)
  .addNode("mock_llm", mockLlm)
  .addEdge(START, "mock_llm")
  .addEdge("mock_llm", END)
  .compile();

await graph.invoke({ messages: [{ role: "user", content: "hi!" }] });

使用 LangSmith 来追踪请求、调试智能体行为并评估输出。设置 LANGSMITH_TRACING=true 并配置您的 API 密钥即可开始。

核心优势

LangGraph 为任何长期运行、有状态的工作流或智能体提供了底层的支持基础设施。LangGraph 不会抽象化提示词（prompts）或架构，并提供以下核心优势：

持久化执行：构建能够从故障中恢复并可长期运行的智能体，支持从中断处继续执行。
人在回路（Human-in-the-loop）：通过在任何时间点检查和修改智能体状态，实现人工干预。
全面内存：创建具备短期工作记忆（用于实时推理）和跨会话长期记忆的有状态智能体。
使用 LangSmith 进行调试：利用可视化工具深入洞察复杂的智能体行为，追踪执行路径、捕获状态转换并提供详细的运行时指标。
生产级部署：借助专为应对有状态、长期运行工作流的独特挑战而设计的可扩展基础设施，自信地部署复杂的智能体系统。

LangGraph 生态系统

虽然 LangGraph 可以独立使用，但它也能与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发者提供了一套完整的智能体构建工具。为了提升您的 LLM 应用开发体验，请将 LangGraph 与以下工具搭配使用：

LangSmith 可观测性

在一个地方追踪请求、评估输出并监控部署。使用 LangGraph 进行本地原型开发，然后通过集成的可观测性和评估功能将其推向生产，从而构建更可靠的智能体系统。

LangSmith 部署

通过专为长期运行、有状态工作流打造的部署平台，轻松部署和扩展智能体。在团队间发现、复用、配置和共享智能体，并利用 Studio 的可视化原型设计实现快速迭代。

LangChain

提供集成和可组合组件，以精简 LLM 应用开发。包含构建在 LangGraph 之上的智能体抽象。

致谢

LangGraph 的灵感来源于 Pregel 和 Apache Beam。公共接口的设计灵感来源于 NetworkX。LangGraph 由 LangChain 的创造者 LangChain Inc. 构建，但使用时无需绑定 LangChain。

将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，以获得实时答案。

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入门

能力

生产

前端

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