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标题: LangGraph介绍 [打印本页]

作者: 米落枫 时间: 昨天 15:43
标题: LangGraph介绍
作者：CSDN博客
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为什么要推出LangGraph

由于LangChain诞生时间较早，当时开发者对大模型的想象主要是用其搭建一个又一个的工作流，而这也成为LangChain的核心目标，LangChain中的“Chain”也就是链式调用就是搭建“工作流”的意思。LangChain通过模型稳定接入、LCEL简洁语法规则、丰富强大的内置工具使得开发者能够便捷地将提示词模板、大模型及一些外部工具组合拼装，迅速成为世界最流行的智能体开发框架。
但随着大模型基座能力的飞速进化，目前最新一代大模型包括DeepSeek-V3.1，Qwen3等不仅拥有非常强悍的外部工具识别和调用能力，还原生就支持多工具并联和串联调用，而开发者对于大模型应用开发的需求也在快速变化，LangChain单纯构建线性工作流的模式可拓展性不强。因此LangChain在之后的更新中设计了一整套能实时根据用户需求灵活创建Chain的Agent API，开发者仅需将提示词、大模型和工具放在一起，LangChain Agent API就能自动根据用户需求创建一些链来完成工作，大幅加快了开发效率。
不过伴随着Agent开发技术的飞速发展，LangChain很快意识到要真正满足新一代多智能体开发需求，仅靠Agent API是完全不够的，因此在23年下半年，LangChain创立了以“图结构”为智能体构建哲学的框架，这就是大名鼎鼎的LangGraph，目前最火热的Agent开发框架！
LangGraph与LangChain对比

LangGraph和LangChain同宗同源，底层架构完全相同、接口完全相通。从开发者角度来说，LangGraph也是使用LangChain底层API来接入各类大模型、LangGraph也完全兼容LangChain内置的一系列工具。换而言之，LangGraph的核心功能都是依托LangChain来完成。但是和LangChain的链式工作流哲学完全不同的是，LangGraph的基础哲学是构建图结构的工作流，并引入“状态”这一核心概念来描绘任务执行情况，从而拓展了LangChain LCEL链式语法的功能灵活程度。

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不过要注意的是，LangGraph是基于LangChain构建的，无论图结构多复杂，单独每个任务执行链路仍然是线性的，其背后仍然是靠着LangChain的Chain来实现的。因此我们可以这么来描述LangChain和LangGraph之间的关系，LangGraph是LangChain工作流的高级编排工具，其中“高级”之处就是LangGraph能按照图结构来编排工作流。
LangGraph的技术架构

就好比LangChain中既有LCEL语法、同时也有Agent API一样，LangGraph也提供了基于图结构基础语法的高层API。
LangGraph的高层API主要分为两层，其一是Agent API，用于将大模型、提示词模板、外部工具等关键元素快速封装为图中的一些节点，而更高一层的封装，则是进一步创建一些预构建的Agent、也就是预构建好的图。
完整的LangGraph三层API架构图如下所示：

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依托LangChain完善的生态、拥有丰富稳定的API架构、以及便捷上手等特性，使得LangGraph成为目前超越LangChain的新一代Agent开发框架。
LangGraph开发工具套件

在对LangGraph有了一定的基础了解之后，对于开发者来说，还需要进一步了解和掌握LangGraph必备的开发者套件。分别是LangGraph运行监控框架LangSmith、LangGraph图结构可视化与调试框架LangGraph Studio和LangGraph服务部署工具LangGraph Cli。可以说这些开发工具套件，是真正推动LangGraph的企业级应用开发效率大幅提升的关键。同时监控、调试和部署工具，也是全新一代企业级Agent开发框架的必备工具，也是开发者必须要掌握的基础工具。
运行监控框架：LangSmith

LangSmith官网地址：https://docs.smith.langchain.com/
LangSmith 是一款用于构建、调试、可视化和评估 LLM 工作流的全生命周期开发平台。它聚焦的不是模型训练，而是我们在构建 AI 应用（尤其是多工具 Agent、LangChain/Graph）时的「可视化调试」、「性能评估」与「运维监控」。

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