别再死磕 Chain 了！想做复杂的 Agent，你必须得上 LangGraph，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

最近一直在做各种AI 产品，踩了不少坑，也积累了一些实战经验。今天想跟大家聊一个最近让我感觉豁然开朗的框架——LangGraph。

如果你像我一样，在用 LangChain 开发 Agent 的时候，总感觉有点束手束脚，比如：

• 想让 Agent 在调用工具失败后，能自己反思一下，换个思路再试一次。
• 想让一个“主管 Agent”来协调多个“下属 Agent”分工合作。
• 想在关键步骤暂停，让人类来确认一下再继续执行。

这些稍微复杂点的逻辑，用 LangChain 基础的 LCEL Chain 写起来就特别别扭，甚至感觉像是逆天而行。其根本原因，就在于 LangChain 的底层逻辑。

一、LangChain 的流水线困境

我们熟悉的 LangChain，它的核心是 链（Chain），本质上是一个有向无环图（DAG）。

这是什么意思呢？你可以把它想象成一条富士康的流水线。

每个环节（Prompt、Model、Parser）都是一个工人，数据就像流水线上的零件，从头传到尾，一个环节处理完就传给下一个，不能回头，不能插队。

这种模式做一些简单的、一条道走到黑的任务非常高效，比如做个翻译、写个摘要。但只要你的需求稍微复杂一点，比如需要 Agent 根据情况，回到上一步，这条流水线就直接抛锚了。

现实世界的任务充满了不确定性，需要的是反复试错和动态调整。显然，我们需要一个更灵活的方式。

二、LangGraph：作战指挥室登场！

LangGraph 就是 LangChain 团队给出的答案。它从根本上改变了游戏规则。

如果说 LangChain 是 流水线，那 LangGraph 就是一个作战指挥室。

在这个指挥室里：

• 节点 (Nodes)：是你的各位“专家”或“士兵”（比如：LLM 思考模块、工具调用模块）。
• 边 (Edges)：是“指令”，决定了完成一个任务后，下一步该把信息交给谁。
• 状态 (State)：是指挥室中央的一块“共享战术白板”，上面记录了所有最新情报（用户问题、工具返回、历史记录）。所有专家都能看到，并可以更新它。

看到了吗？最大的区别出现了：指令可以是指向任意一个专家的，甚至可以指回自己！ 这就形成了循环。

指挥室里的“总指挥”（条件边逻辑），可以随时根据“战术白板”上的最新情报，决定下一步是让“情报员”（搜索工具）再去搜集信息，还是让“参谋”（LLM）做最终决策。

这就是 循环图（Cyclic Graph） 的威力。它给了我们构建真正智能、能够自主迭代的 Agent 的能力。

我把核心差异整理成了一张表，让你看得更清楚：

特性	LangChain (LCEL)	LangGraph
底层模型	有向无环图 (DAG)	循环图
类比	工厂流水线	作战指挥室 / 专家会诊室
状态管理	隐式，上一步输出是下一步输入	显式、中心化的状态对象（共享白板）
控制流	线性、单向	循环、分支、条件跳转（总指挥）
开发心智	串联组件	“定义状态、节点和指令”
适用场景	简单、确定性任务	复杂、不确定性、需要迭代的任务

三、LangGraph 到底能干嘛？

理论说完了，我们聊点实际的。以下这几个场景，是我认为 LangGraph 无可替代的地方：

1. 给 Agent 一个反思的大脑

这是最典型的场景。比如，我让 Agent 写一份市场分析报告。

• 传统 Chain：Agent -> 搜索工具 -> 输出报告。如果搜索结果有偏差，报告质量就崩了。
• LangGraph 模式：

1. 计划节点：Agent 规划搜索关键词。
2. 执行节点：调用搜索工具。
3. 评估节点：Agent 检查搜索结果，如果发现信息不全或质量不高（比如搜到了很多广告），它不会直接写报告，而是回到“计划节点”，调整关键词重新搜索。
4. 这个计划->执行->评估的循环，直到 Agent 满意为止，再进入最后的报告生成节点。

2. 组建你的AI 专家团队（多 Agent 协作）

在我最近构思的一个项目中，就需要一个产品经理 Agent和一个程序员 Agent协作。

用 LangGraph 就能轻松实现一个“主管 Agent”：

• 主管 Agent 接收需求：“开发一个扫雷游戏网站”。
• 它先调用 产品经理 Agent：“请把需求具体化，并输出功能列表”。
• 拿到功能列表后，再调用 程序员 Agent：“根据这个列表，用 Next.js 写出前端代码”。
• 甚至还能加入一个 测试 Agent，对代码进行审查，如果发现 bug，再把任务打回给程序员 Agent。

整个过程，主管 Agent 就像一个真正的项目经理，在不同专家之间调度任务，而这一切都得益于 LangGraph 的条件路由。

3. 在关键节点，让人类拍板

有些高风险或需要主观判断的决策，我们不希望 Agent 自作主张。比如，在一个投资分析 Agent 中，当分析完一只股票（比如英伟达）后，在执行买入操作前，我需要它停下来。

LangGraph 可以设计一个暂停节点，执行到这里时，整个图会挂起，等待我输入“确认”或“取消”的指令，然后再继续往下走。这种“人机协作”模式在严肃场景下非常重要。

总结：别做二选一，要做升级

好了，说了这么多，我想强调一点：LangGraph 不是要取代 LangChain，它是 LangChain 生态的一次能力升级。

• 做简单任务，用 LangChain LCEL，依然是最快、最优雅的选择。
• 当你的 Agent 需要“大脑会思考、决策能转弯、遇事能复盘”时，别犹豫，直接上 LangGraph。

掌握了 LangGraph，感觉就像是从二维的平面思考，升级到了三维的立体构建。它给我们的想象力插上了翅膀，能去构建那些我们以前觉得不可能的复杂智能体。

希望这篇文章能帮你捅破那层窗户纸。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！