LangGraph核心概念与实践指南：从基础到高级应用

一、LangGraph核心概念解析

LangGraph是由LangChain团队推出的有状态工作流构建框架，专为复杂AI代理设计。它通过**图结构（StateGraph）**管理多节点协作流程，支持循环执行、动态路由和持久化状态，显著提升了LLM应用的灵活性与可扩展性18。

1. 核心优势

   • 循环支持：突破传统DAG限制，支持循环逻辑（如多轮对话）25。

   • 细粒度状态管理：通过StateGraph管理动态更新的状态对象（如消息列表、工具调用历史）14。

   • 内置持久化：自动保存检查点（Checkpoint），支持暂停与恢复执行46。

2. 与LangChain的关系
   LangGraph可独立使用，也可与LangChain集成。例如，通过ToolExecutor调用LangChain工具链，或结合AgentExecutor实现高级代理逻辑38。

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