LangGraph支持的核心设计模式及对应代码示例

以下是LangGraph支持的核心设计模式及对应代码示例，结合官方文档和最佳实践整理：

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🔧 一、顺序执行模式（Sequential Workflow）

适用场景：线性任务流（如数据预处理→生成→输出）

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict

# 🚀 定义状态结构
class ArticleState(TypedDict):
    content: str

# 📌 节点函数
def preprocess(state: ArticleState) -> ArticleState:
    state["content"] = "预处理后的文本"
    return state

def generate(state: ArticleState) -> ArticleState:
    state["content"] += "\n生成的新内容"
    return state

# 🛠️ 构建图
workflow = StateGraph(ArticleState)
workflow.add_node("preprocess", preprocess)
workflow.add_node("generate", generate)
workflow.add_edge("preprocess", "generate")  # 顺序连接
workflow.set_entry_point("preprocess")
workflow.set_finish_point("generate")