LangGraph：构建有状态大模型工作流的利器

一. LangGraph简介

LangGraph 是基于 LangChain 的扩展框架，专为构建有状态（Stateful）的大模型工作流而设计。它通过图结构（Graph）定义多个执行节点（Node）及其依赖关系，支持复杂任务编排，尤其适合多智能体协作、长对话管理等场景。

1.1 核心优势

• 状态持久化：自动维护任务执行过程中的上下文状态

• 灵活编排：支持条件分支、循环、并行等控制流

• 容错机制：内置错误重试、回滚策略

• 可视化调试：自动生成执行流程图

• 

二. LangGraph最佳实践

2.1 基础代码结构

Python

from langgraph.graph import StateGraph, END  
from typing import TypedDict, Annotated  
import operator  
# 定义状态结构  
class AgentState(TypedDict):  
    input: str