LangGraph 快速入门

作者：张申傲
1. LangGraph 简介

随着大模型技术的不断演进，AI Agent 成为了大模型领域的焦点。开发者们纷纷投身其中，期望构建出能够自主决策、灵活交互的智能体。在这片竞争激烈的技术蓝海中，LangGraph 作为从 LangChain 孵化而来的独立平台，迅速崛起为 Multi-Agent 开发框架中的佼佼者。
LangGraph 基于有向无环图（DAG）这一核心数据结构，通过节点（Node）和 边（Edge）的组合，使得开发者能够快速地搭建起一个Multi-Agent 系统。
对于追求高效、可靠开发的工程师们来说，LangGraph 的核心优势在于：

敏捷高效：凭借简洁统一的开发架构，将复杂 AI Agent 开发流程标准化，降低开发门槛；开发者可快速复用节点与工作流模板，减少重复性开发工作，大幅缩短项目周期，实现从构思到落地的高效转化 。可靠性和可控性：通过审核检查与人工介入机制，确保智能体行动精准合规，同时能在长期工作流中保留上下文，让智能体行动始终保持正确方向。底层可扩展：开发者可摆脱固有框架束缚，使用完全描述性的底层原语自由定制智能体，轻松设计满足各类需求的可扩展多智能体系统。一流的流式支持：支持逐个 token 流式传输和中间步骤流式输出，实时呈现智能体推理过程，增强交互透明度。

从企业级复杂业务流程自动化，到创新型智能交互应用开发，LangGraph 都能成为开发者手中的得力工具。接下来，就让我们开启 LangGraph 的快速入门之旅，探索其强大功能与魅力。
2. LangGraph 的核心概念

在 LangGraph 中，有三个核心的概念，分别是：State、Node 和 Graph ，对这几个概念的具体理解如下：

State：状态，其中记录了智能体运行过程中的所有信息，涵盖输入数据、中间计算结果和最终输出，为智能体的持续运行提供上下文。状态内的参数可以在多个节点间保存和流转，是节点间通信的核心机制。Node：节点，它是构成 LangGraph 的基本单元。每个 Node 可实现特定功能，例如数据处理、逻辑判断或调用外部 API。Graph：Graph 就是最终的图结构，由众多 Node 通过特定逻辑连接而成，定义了智能体的整体工作流程，各 Node 在其中协同

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_34452850/article/details/148626911