【agent实战】基于 LangGraph 实现 Agentic RAG：原理、实战与创新全解

一、项目与背景简介

LangGraph 是 LangChain 团队推出的开源框架，专注于用“有向图”方式构建复杂的 LLM 应用流程。它支持节点（Node）、边（Edge）、条件分支、循环等流程控制，极大提升了 LLM 应用的可组合性、可扩展性和可维护性。

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是当前 LLM 应用的主流范式，通过“检索+生成”结合，显著提升了大模型的事实性和可控性。传统 RAG 仅支持单轮检索和生成，难以处理复杂推理、多步决策等需求。

Agentic RAG 则进一步引入“Agent”思想，让 LLM 具备自主决策、循环检索、工具调用等能力，实现更智能、更灵活的知识增强生成。

LangGraph 的 RAG 示例（examples/rag）正是 Agentic RAG 的最佳实践，支持多轮检索、动态决策、工具链集成等高级能力。

二、LangGraph Agentic RAG 快速实践

1. 环境准备

建议使用 Python 3.9+，安装必要依赖：