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LangGraph 受到塑造代理未来的公司（包括 Klarna、Replit、Elastic 等）的信赖，是一个用于构建、管理和部署长期运行、有状态代理的低级编排框架和运行时。 LangGraph 非常低级，完全专注于代理编排。 在使用 LangGraph 之前，我们建议您熟悉构建代理所使用的某些组件，从 模型 和 工具 开始。 我们通常会在文档中广泛使用 LangChain 组件来集成模型和工具，但您不需要使用 LangChain 即可使用 LangGraph。 如果您刚开始使用代理或想要更高级别的抽象，我们建议您使用 LangChain 的 代理，这些代理为常见的 LLM 和工具调用循环提供预构建的架构。 LangGraph 专注于代理编排所必需的基础能力：持久执行、流式传输、人工参与循环等。

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安装

npm install @langchain/langgraph @langchain/core
然后，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!" }] });

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核心优势

LangGraph 为任何长期运行、有状态工作流程或代理提供低级支持基础设施。 LangGraph 不会抽象提示或架构，并提供以下核心优势
  • 持久执行：构建即使在发生故障时也能持久存在的代理，并且可以长时间运行，从中断的地方恢复。
  • 人工参与循环：通过在任何时候检查和修改代理状态来整合人工监督。
  • 全面的记忆：创建具有短期工作记忆以进行持续推理和跨会话长期记忆的有状态代理。
  • 使用 LangSmith 进行调试：通过跟踪执行路径、捕获状态转换和提供详细运行时指标的工具，深入了解复杂的代理行为。
  • 生产就绪部署：使用专为处理有状态、长期运行工作流程的独特挑战而设计的可扩展基础设施，自信地部署复杂的代理系统。

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LangGraph 生态系统

虽然 LangGraph 可以独立使用，但它也可以与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发者提供构建代理的完整工具套件。 为了改进您的 LLM 应用程序开发，请将 LangGraph 与以下工具搭配使用

LangSmith

在一个地方跟踪请求、评估输出并监控部署。 使用 LangGraph 在本地原型设计，然后使用集成的可观察性和评估迁移到生产，以构建更可靠的代理系统。

LangSmith 代理服务器

使用专为长期运行、有状态工作流程设计的部署平台，轻松部署和扩展代理。 发现、重用、配置和共享团队中的代理——并使用 Studio 中的可视化原型设计快速迭代。

LangChain

提供集成和可组合组件，以简化 LLM 应用程序开发。 包含基于 LangGraph 构建的代理抽象。

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鸣谢

LangGraph 受 Pregel 和 Apache Beam 的启发。 公共接口的灵感来自 NetworkX。 LangGraph 由 LangChain Inc 构建，LangChain 的创建者，但可以在不使用 LangChain 的情况下使用。
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