一文带你搞懂 AI Agent 开发利器：LangGraph 与 LangChain 区别-优快云博客

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LangGraph 和 LangChain 是目前 LLM 领域的两大框架，旨在帮助开发者利用 LLM 构建应用程序，尤其是在今年 AI Agent 爆火的前提下，我觉得有必要预先让各位先了解这两大框架的特点和区别，并介绍 LangGraph Simulator 这一强大的模拟工具。

AI Agent 的幕后英雄

简单来说创建一个 AI 应用或是 Agent，就像是在导演一部电影，需要适合的"演员"（AI 模型），合理的"剧本"（工作流程），以及高效的"导演系统"（开发框架）。

而 LangChain 和 LangGraph 就是两套不同风格的"导演系统"，LangGraph Simulator 则是让你在正式"开机"前预演的工具，像是一个无需开销的 AI Agent 彩排场。

LangChain ：线性思维代表

现代 AI Agent 通常需要处理复杂、状态化的流程，根据环境和历史信息做出决策，甚至需要多个 Agent 之间的协作。而这也逐渐成为 AI Agent 工作流的本质需求。

以下是一个非常简单的代理工作流—RAG 的表示：

而 LangChain 作为直线思维的代表，目前只支持线性工作流，就像是一条生产线，每个步骤按顺序执行，但是它集成了包括 Anthropic、OpenAI 等多个 LLM 的对接方法。

不过看起来它只适合内容生成、摘要、翻译等，线形且相对简单的任务。

当面对需要循环决策和复杂状态管理的 AI Agent 时，LangChain 的线性结构就显得有些力不从心，就像用直尺画圆一样，虽然可以完成，但需要更多额外工作。

LangGraph：网状思维的践行者

LangGraph 建立在 LangChain 的基础上，专为 AI Agent 设计，它目前同样支持可视化工具，即通过 LangGraph Studio 提供直观的开发和测试环境，并且还在一定程度上解决了 LangChain 的局限性。

例如支持循环图结构，允许 Agent 像人类思维一样，根据情况循环决策，有序返回到先前步骤，以及自动维护 Agent 的记忆和状态，简化开发的内置状态管理

包括多 Agent 协作，支持多个 Agent 之间的交互和协作，适合复杂任务。

一个有趣的细节是，LangGraph 不仅支持 Python，还提供了 JavaScript 版本，扩展了其应用场景，让开发者可以在网页应用中直接使用它。

原文链接：https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/how-tos/use-in-web-environments/

直观对比

LangGraph Simulator

简单来说，它是 LangGraph 框架中的一个模拟工具，允许开发者在不实际调用大型语言模型（LLM）的情况下，测试 AI Agent 的行为和工作流。

这就像是电影拍摄前的彩排——导演可以在不启动昂贵摄影机、不召集全部演员的情况下，检查剧本是否合理、场景转换是否流畅。

同样，开发者可以通过 LangGraph Simulator 实现可视化 AI Agent 的执行流程，模拟用户与 AI Agent 的交互，修改 AI Agent 的响应以测试不同场景以及调试和优化 Agent 逻辑

最重要的是，这一切都不需要实际调用 LLM，节省了计算资源和开发成本。在 LangGraph Studio 的支持下，这个过程变得更加直观和高效。

总结下来，在 AI Agent 开发的世界里，选择合适的工具就像选择合适的交通工具——高速公路上当然选择跑车（LangChain），而在复杂城市道路网中，一辆灵活的多功能车（LangGraph）可能更为实用。

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