大模型落地，无论做 workflow 还是 agent，都离不开框架，而在众多框架中，同属一个生态的 LangChain 与 LangGraph如何进行选择？下面十二将从以下几点进行对比分析，帮你做出决策参考。
一. 框架概述
- LangChain
LangChain 是一个专为开发大型语言模型应用而设计的开源框架，其核心是提供丰富的组件库，再通过简单的 “串联逻辑”把组件拼起来，像搭积木一样完成任务和编排能力。它的目标是 “减少重复开发”，让开发者不用自己造基础轮子。
- LangGraph
LangGraph 是 LangChain 生态系统中的专门库，专注于构建有状态的多智能体系统。核心是用 “图结构”（节点 = 任务步骤，边 = 步骤间的关系）来建模复杂流程，支持条件分支、循环、回溯等灵活逻辑。目标是 “实现自主决策”，让 Agent 能根据情况动态调整行动。
二. 技术架构对比
- 架构模式
LangChain 与 LangGraph 的核心区别，在于如何组织任务流程，LangChain是 “线性管道”，而LangGraph是 “灵活图网络”。
- 状态管理
“状态” 是 Agent 系统的核心， 包括对话历史、任务进度、工具调用记录等。二者在状态管理上的能力差异，直接决定了能支持的场景复杂度。
LangChain 的状态管理依赖 “Memory” 组件，本质是将状态作为 “附加信息” 传递给组件，而非框架的核心。
LangGraph 将 “状态” 作为框架的核心驱动力，所有节点的逻辑都围绕 “读取 / 更新状态” 展开，支持复杂场景下的状态管控。
3. 执行模式
LangChain是单次触发，流程一次性跑完，LangGraph是持续交互，迭代循环。
三. 适用场景对比
- 适合 LangChain 的场景
LangChain适合轻量、无状态的快速落地场景，当你的需求是 “单次任务处理” 或 “基础组件复用” 时，LangChain 是效率最高的选择。
场景 1：一次性文本处理工具
如文本摘要、关键词提取、邮件自动回复等，核心是 “输入→处理→输出” 的线性流程，无需状态跟踪。
场景 2：基础组件的封装与复用
当你需要对接外部工具（如数据库、API）或模型时，LangChain 的标准化接口可大幅减少重复代码。
- 适合 LangGraph 的场景
LangGraph适合复杂、有状态的 Agent 落地场景，当你的需求涉及 “自主决策”“多步交互”“多智能体协作” 时，LangGraph 是唯一能满足需求的框架。
场景 1：单 Agent 自主决策系统
Agent 的核心是 “感知→思考→行动→反馈” 的循环，LangGraph能够理解用户意图，执行多步操作完成复杂任务，可以完美映射这一逻辑。
场景 2：多轮对话交互系统
需要长期跟踪对话上下文、根据用户历史反馈调整回应的场景，LangGraph 的状态管理能力能够跟踪对话历史，理解上下文，提供连贯的回应。
场景 3：多智能体协作系统
当单 Agent 无法完成复杂任务时，需多个 Agent 分工协作（如 “分析师 + 写作者 + 编辑”），LangGraph 天然支持多智能体协作，如团队协作模拟、辩论系统、创意协作平台等。
四. 最终选型建议
若你是新手，或需求是轻量工具（如文本翻译、简单问答），直接用 LangChain；
若你需要开发Agent 系统（如智能助手、多步骤任务处理），以 LangGraph 为核心，搭配 LangChain 组件；
若你的项目从轻量向复杂迭代，可先基于LangChain 验证需求，再用 LangGraph 重构流程逻辑。
核心原则：简单任务用 LangChain 提效，复杂 Agent 用 LangGraph 落地。
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