如何使用LangGraph在AI应用中动态路由查询（结合RAG与LLMs）

一、动态路由的核心价值与LangGraph的定位

在人工智能应用开发中，如何高效处理用户多样化的查询需求始终是关键挑战。当用户提问既包含简单的日常交流（如“你好吗？”），又涉及需要专业数据支撑的复杂问题（如“公司上一财年的增长数据”）时，传统固定流程的AI系统往往难以兼顾效率与准确性。此时，动态路由机制成为破局关键——它能够根据查询内容的特性，智能选择最优处理路径，例如将简单问题交由轻量级语言模型（LLM）直接回答，而将专业问题导入检索增强生成（RAG）管道进行深度处理。

LangGraph作为一个专为编排有状态的多智能体工作流而设计的框架，正是实现这一机制的理想工具。它通过条件边（Conditional Edges）、状态管理（State Management）和监督智能体（Supervisor Agents）三大核心能力，让开发者能够轻松构建动态路由系统，显著提升AI应用的灵活性与可扩展性。本文将结合具体实现细节，深入解析如何利用LangGraph打造高效的查询路由系统，并探讨其在RAG与LLMs结合场景中的实践价值。

二、LangGraph基础：从架构到核心组件

2.1 架构概览：动态路由的底层逻辑

LangGraph的核心是构建一个基于状态流转的有向无环图（DAG），每个节点代表一个处理步骤（如查询分类、数据检索、模型生成等），边则定义节点间的流转规则。其基本工作流程如下：

1. 输入解析

   ：用户查询进入系统，首先触发状态初始化。

2. 智能分类

   ：监督智能体对查询进行分类，确定其所属类别（如“通用问题”或“领域问题”）。

3. 条件路由

   ：根据分类结果，路由节点决定将查询导向LLM节点或RAG节点。

4. 结果生成

   ：目标节点处理查询并生成响应，最终结果存入状态中。

5. 状态更新

   ：整个过程中的输入输出均被记录，供后续步骤或审计使用。

这种架构的优势在于将复杂流程拆解为可复用的模块化节点，通过灵活配置节点间的路由规则，轻松应对多样化的业务场景。

2.2 核心组件解析

2.2.1 状态管理（State Management）：流程的“记忆中枢”

在LangGraph中，状态（State）是贯穿整个工作流的核心概念，用于存储节点间传递的数据。通过定义AgentState类（基于Python的TypedDict），可以结构化地管理查询、响应、中间决策等信息。例如：

from typing import TypedDict, Annotated, Sequenceimport operatorclass AgentState(TypedDict):    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]

• messages字段

  ：以列表形式按顺序存储用户查询和AI响应，支持通过operator.add动态追加新信息。

• 核心作用
  • 可追溯性

    ：完整记录每个节点的输入输出，便于调试和审计。

  • 上下文感知

    ：后续节点可访问历史消息，例如在多轮对话中结合前文理解当前查询。

2.2.2 监督智能体（Supervisor Agent）：查询分类的“决策大脑”

监督智能体的核心任务是对用户查询进行分类，决定其处理路径。它通过以下步骤实现：

1. 提取最新消息

   ：从状态中获取用户当前查询。

2. 分类逻辑

   ：利用语言模型（如Groq）和输出解析器（如Pydantic）对查询进行语义分析，输出结构化分类结果。

3. 状态更新