深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（一）—全面认识LangGraph

作者：大模型真好玩
前言

说起现阶段最流行、最通用的Agent开发框架，毫无疑问肯定是LangChain。LangChain作为2022年开源的元老级开发框架，历经数年发展其功能和生态都非常完善并且拥有数量众多的开发者。可以说LangChain就是目前能力最强、最通用、最流行的Agent开发框架没有之一。笔者刚刚更新完全套的LangChain分享教程，从底层API调用、LCEL语法到外部工具接入、智能体构建等各个方面，手把手教大家从0到1掌握LangChain AI Agent的开发技巧。对LangChain感兴趣或者想复习我们LangChain实战项目的小伙伴可以关注笔者CSDN账号和系列专栏深入浅出LangChain&LangGraph AI Agent 智能体开发。更可关注笔者同名微信公众号: 大模型真好玩, 每期分享涉及的代码均可在公众号私信: LangChain智能体开发获得。
2025年以来，LangGraph是Agent开发框架中突飞猛进的新星，大有一举超过同宗同源的Agent开发框架LangChain成为当今最火热智能体开发框架的趋势。要想掌握智能体开发的技巧，LangGraph框架的学习必不可少，从本期分享开始，笔者将分享LangGraph的系列教程，带你掌握智能体开发的“杀手锏”！

一、为什么要推出LangGraph？

由于LangChain诞生时间较早（2022年末，GPT-3.5刚刚诞生），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，

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