LangGraph 深受众多塑造智能体未来的公司（包括 Klarna、Uber、J.P. Morgan 等）信赖，它是一个用于构建、管理和部署长生命周期、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，我们建议您先熟悉构建智能体所用到的一些组件，从模型和工具开始。 我们通常会在整个文档中使用 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想要更高层次的抽象，我们建议您使用 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、人机协作（Human-in-the-loop）等。文档索引
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安装
核心优势
LangGraph 为任何长生命周期、有状态的工作流或智能体提供了底层支持基础设施。LangGraph 不会抽象提示词（prompt）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。
- 人机协作 (Human-in-the-loop)：通过在任何时间点检查和修改智能体状态，引入人工监管。
- 综合内存：创建具有短期工作记忆（用于持续推理）和长期记忆（跨会话保持）的有状态智能体。
- 使用 LangSmith 进行调试：通过可视化工具获得对复杂智能体行为的深度洞察，这些工具可以追踪执行路径、捕获状态转换并提供详细的运行时指标。
- 生产级部署：利用专门为处理有状态、长生命周期工作流所带来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 与以下产品搭配使用：
LangSmith 可观测性
在一个地方跟踪请求、评估输出并监控部署。在本地使用 LangGraph 进行原型设计，然后利用集成的可观测性和评估功能迁移到生产环境，从而构建更可靠的智能体系统。
LangSmith 部署
利用专为长生命周期、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、重用、配置和共享智能体，并通过 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 开发，但无需 LangChain 即可使用。将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，以获得实时答案。