一文带你搞懂 AI Agent 开发利器：LangGraph 与 LangChain 区别

本平台现已上线 Grok 镜像站及各系列模型：下滑至页面底部即可获取最新使用地址，赶快前去体验吧！

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。

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

全套AGI大模型学习大纲+路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉 福利来袭优快云大礼包：《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享，安全可点 👈

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。