【DeepSeek实战】24、LangGraph完全指南：从入门到实战，构建复杂AI工作流

引言：为什么LangGraph是AI工作流的“下一代引擎”？

当你需要构建一个能处理循环逻辑的AI客服系统——比如“用户投诉未解决时自动转人工，解决后发送满意度调查”——传统的链式框架（如LangChain基础链）会显得力不从心：它们难以实现分支跳转、状态保存和循环执行。而LangGraph的出现，正是为了解决这一痛点。

LangGraph是LangChain团队推出的AI工作流引擎，专为复杂业务逻辑设计，支持循环、分支、并行执行和状态持久化。相比传统工具，它的核心优势在于：能像“流程图”一样编排AI节点，让Agent具备“记忆”和“决策”能力。无论是多Agent协作的智能运维系统，还是带错误重试的数学解题助手，LangGraph都能轻松应对。

本文整合两大技术文档精华，从核心概念到企业级实战，全方位拆解LangGraph的使用方法，包含完整代码示例和可视化图表，助你快速掌握这一热门AI开发脚手架。

一、LangGraph核心概念：5分钟读懂工作流的“骨架”

LangGraph的本质是“状态驱动的图结构”，所有功能围绕“节点（Node）、边（Edge）、状态（State）”三大要素展开。理解这些概念，是入门的关键。

1.1 核心三要素解析