langgraph依赖（框架）和langgraph平台

让我们用分层思维来剖析这两个概念：

‌1. LangGraph依赖 (基础设施层)‌

# 典型使用场景
from langgraph import StateGraph, Node

# 安装依赖
# pip install langgraph-core

• ‌本质‌：可编程的代码库
• ‌定位‌：开发工具包(SDK)
• ‌核心能力‌：
  • 提供工作流编排基础类（StateGraph/Node等）
  • 包含DAG调度算法
  • 内置状态机实现
  • 异常处理基础框架
• ‌使用方式‌：通过import语句嵌入代码

‌2. LangGraph平台 (服务层)‌

https://platform.langchain.com/graph-designer
 

• ‌本质‌：即开即用的SaaS服务
• ‌定位‌：全生命周期管理平台
• ‌核心能力‌：
  • 可视化流程设计器（拖拽式UI）
  • 版本控制系统（类似Git的图形化操作）
  • 监控仪表盘（实时吞吐量/延迟指标）
  • 分布式执行引擎（自动伸缩资源）
  • 权限管理系统（RBAC模型）
• ‌使用方式‌：通过Web界面或OpenAPI调用

‌3. 依赖与平台的协同模式‌

graph TD
    A[开发者笔记本] -->|导入依赖| B[编写业务逻辑]
    C[运维控制台] -->|使用平台| D[部署到生产环境]
    B -->|导出JSON配置| C
    D -->|调用REST API| B

‌4. 典型对比维度‌

维度	LangGraph依赖	LangGraph平台
‌部署方式‌	本地Python环境	云端托管服务
‌调试支持‌	断点调试/PDB	日志追踪/历史回放
‌扩展性‌	需自行实现装饰器/中间件	提供插件市场（预置LLM连接器等）
‌学习曲线‌	需理解面向对象编程	面向业务分析师友好
‌成本结构‌	仅计算资源消耗	按执行次数/资源用量计费

‌5. 实际开发中的选择策略‌

• ‌原型验证阶段‌：依赖+Jupyter Notebook快速迭代
• ‌生产部署阶段‌：平台+CI/CD流水线（例如GitHub Action自动同步配置）
• ‌混合架构示例‌：

# 本地开发时使用SDK
graph = StateGraph(initial_state)

# 部署时导出为平台兼容格式
platform_client.deploy(graph.to_platform_schema())
 

这种分层设计体现了现代软件工程的核心理念——关注点分离。开发者可以根据具体需求选择适合的工具组合，既保持本地开发的灵活性，又能享受云平台的管理便利性。