LangChain与LangGraph的区别？

最新推荐文章于 2025-05-07 10:46:41 发布
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分类专栏： 大模型面试题 文章标签： langchain
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LangGraph通过扩展LangChain的功能，引入循环计算和状态执行，显著提升了LLM应用的能力。
无论是开发交互式代理、复杂决策系统还是迭代处理模型，LangGraph都提供了所需的工具和灵活性，使您能够创造更智能和响应更迅速的应用。
LangGraph以其循环计算、状态执行和条件逻辑，成为开发者探索LLM应用新可能的关键工具。
 

【AI Agent系列】【LangGraph】0. 快速上手：协同LangChain，LangGraph帮你用图结构轻松构建多智能体应用
同学小张的博客
04-02 5008
LangGraph 是在 LangChain 的基础上实现的一个多智能体的运行框架。它扩展了LangChain表达式语言，能够以循环的方式在多个计算步骤中协调多个链（或参与者）。
大模型应用开发技术：LangChain+LangGraph+LangSmith接入Ernie Speed 大模型 Multi-Agent框架案例实战（三）实战代码
段智华的博客
06-19 703
LangGraph LangChain Multi Agent
用LangChain还是LangGraph？官方终于站出来表态了
2401_85325557的博客
03-19 1266
无论是个人还是企业，当我们想要使用 LLM（大模型）的功能开发出有趣或者有价值的应用时，第一个技术问题通常是“使用什么工具？” 在本文中，我们将深入探讨用于构建 LLM 应用程序的两个最流行的框架：LangChain 和 LangGraph。 现在生成式 AI 的开发正处于井喷时期，几乎每天都会出现各种新框架和新技术，所以各位在阅读本文时请记住，今天是正确的，明天可能就不正确了！
LangChain和LangGraph：大模型应用开发的得力助手
最新发布
攻城狮7号的博客
05-07 1454
在人工智能飞速发展的当下，大型语言模型（LLM）展现出了令人惊叹的能力，为自然语言处理领域带来了革命性的变化。然而，要将这些强大的语言模型有效地应用到实际场景中，并非易事。这时，LangChain和LangGraph等工具应运而生，它们为开发者提供了便捷的途径，让大模型的应用开发变得更加高效和灵活。本文将深入探讨LangChain和LangGraph的特点、区别、作用以及应用场景，帮助读者更好地理解和运用这两款工具。LangChain是一个开源的编排框架，旨在简化使用大型语言模型开发应用程序的过程。
LangChain与LangGraph的区别
Z987421的博客
01-28 3973
LangChain是一个用于开发由大型语言模型驱动的应用程序的框架。它通过一系列开源构建模块、组件和第三方集成，简化了LLM应用程序生命周期的每个阶段。LangChain的核心是“链”（Chain），即将多个LLM调用和工具调用链接在一起，形成一个有序的任务序列。其架构遵循有向无环图（DAG）结构，任务按单一方向流动，不形成循环。组件丰富：提供了文档加载器、文本分割器、记忆组件等多种组件，方便开发者构建和定制应用程序。易于集成：能够与外部API、数据库等工具无缝集成，拓展了LLM的应用能力。适用场景。
零基础手把手大模型应用开发之LangGraph教程（一）：什么是LangGraph？与LangChain的区别？【附详细代码】
weixin_41496173的博客
05-18 1万+
零基础手把手大模型应用开发之LangGraph教程（一）：什么是LangGraph？与LangChain的区别？【附详细代码】
LangChain 和 LangGraph 该怎么选？
m0_59163425的博客
04-15 865
无论是个人开发者还是企业团队，在借助大语言模型（LLM）开发有趣又有价值的应用时，“用什么工具” 往往是最先面临的技术难题。今天，咱们就深入探讨两款构建 LLM 应用的热门框架 ——LangChain 和 LangGraph，帮你拨开迷雾，做出最适合的选择！当下，生成式 AI 领域发展迅猛，新框架、新技术层出不穷。所以大家阅读本文时要注意，文中信息可能会随着时间推移而变化哦！
打造智能应用：LangChain与LangGraph的综合指南
nseejrukjhad的博客
11-07 966
在本文中，我们从基础到进阶，介绍了如何借助LangChain和LangGraph构建智能应用程序。
如何使用LangChain和LangGraph大幅提升RAG效果
musicml的博客
03-27 2353
▼最近直播超级多，预约保你有收获—1—LangChain 的2大核心概念1、面向过程架构设计的 Chains（链）：基于大模型编写的程序，遵循预定义的步骤和规则，并且不可灵活调整，用于执行任务，比如：自动 SQL 编写或多轮对话等。2、面向目标架构设计的 Agents（智能体）：基于大模型的推理能力，对任务做出规划，然后使用第三方工具（比如：搜索工具、代码解释器、业务 API 等）完成规划子任务...
LangChain、LangServe、LangSmith 和 LangGraph区分
荣山的博客
08-18 1475
LangChain 提供了一种模块化的方法来组合不同的组件，如提示工程、文档检索、API 调用等，以创建复杂的自然语言处理应用。LangSmith 是一个用于测试、评估和监控语言模型的平台。LangGraph 是一种技术栈或框架，用于构建和查询基于图的语言处理应用。LangChain、LangServe、LangSmith 和 LangGraph 分别代表了不同的概念和技术，它们在自然语言处理（NLP）和人工智能领域各有侧重。LangServe 可能是指一种服务或框架，用于部署语言模型的API接口。
LangChain 与 LangGraph双生框架协同构建AI应用
neweastsun的专栏
02-27 1185
模块化集成与多轮对话管理。前者通过标准化接口简化工具链组合，后者通过图结构建模确保对话连贯性。二者的技术差异体现在架构设计（链式 vs. 图状）、状态管理方式（单次传递 vs. 全局维护）和适用场景（单任务流程 vs. 多轮交互）。实际开发中，开发者可根据需求单独使用或混合集成，例如用 LangChain 构建行程规划工具链，再通过 LangGraph 实现用户追问时的上下文延续。这一互补关系为构建下一代智能应用提供了灵活的技术基础。
【LLM大模型】LangChain框架：Agent之LangGraph的使用
DEVELOPERAA的博客
07-30 2719
LangChain的核心优势在于其能够轻松构建自定义链，这些链通常是线性的，类似于有向无环图（DAG），每个步骤都严格按顺序执行，每个任务只有一个输出和一个后续任务，形成一个没有循环的线性流程。
从LangChain升级LangGraph，大幅提升智能体性能
csdn1561168266的博客
05-30 1608
迁移至LangGraph的智能体会获得更深层次的能力和灵活性。按照既定步骤并理解系统消息的概念，将有助于实现平滑过渡，并优化智能体的性能表现。为了获得更全面的迁移指导和掌握高级技术，建议查阅官方LangChain文档。
AGI ｜一文快速上手LangChain的新利器：LangGraph！
在数字化道路无限探索
05-28 3757
LLM Agent之所以受到广泛关注，是因为它代表了人工智能领域在处理和生成自然语言方面的最新进展，能够执行复杂的语言任务，如翻译、摘要、问答等，极大地推动了人机交互和自动化内容创作的边界。而LangGraph提供了一种创新的方法来增强LLM的语义理解和生成能力，通过构建和利用语言的图谱结构，LangGraph有助于提高模型对语言细微差别的捕捉能力，从而在各种语言任务中实现更准确、更自然的表现。本篇文章带大家一起，真实地上手尝试一下。
一文搞懂 LangChain 新利器：LangGraph
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musicml的博客
03-03 1万+
▼最近直播超级多，预约保你有收获今天直播：《RAG和GPTs构建Agent产业应用落地实战》—1—LangGraph 技术架构解读LangGraph 是一个有用于构建有状态和多角色的 Agents 应用，它并不是一个独立于 Langchain 的新框架，而是基于 Langchain 之上构建的一个扩展库，可以与 Langchain 现有的链（Chains）、LangChain Expressi...
AI大模型：LangChain框架：Agent之LangGraph的使用
Y525698136的博客
11-14 1443
LangChain的核心优势在于其能够轻松构建自定义链，这些链通常是线性的，类似于有向无环图（DAG），每个步骤都严格按顺序执行，每个任务只有一个输出和一个后续任务，形成一个没有循环的线性流程。
langchain系列（终）- LangGraph 多智能体详解
forevercui的博客
03-09 2172
本文主要写了LangGraph实现多代理（多智能体）的概念、原理、代码实现，除此之外还是用了函数API的方式来实现功能
langgraph和langchain的区别？
05-02
### LangGraph与LangChain的主要差异及适用场景 #### 1. 架构设计上的核心差异 LangChain 的设计理念围绕着线性工作流展开，适合于构建简单的序列化任务或者不同类型的 AI Agent 模式[^2]。相比之下，LangGraph 提供了一种更加灵活的基于图结构的核心架构，能够支持更复杂的、细粒度的工作流定义，这些工作流可以包含多种节点类型（如工具调用、AI Agent 或者过程式代码），并通过边来表示依赖关系和数据流动方向[^3]。 #### 2. 功能特性对比分析 ##### （1）工具调用机制的不同 两者都提供了丰富的插件生态系统以便集成第三方服务或自定义脚本执行环境；不过，在具体实现细节方面存在显著差别——LangChain倾向于采用较为直接的方法完成此类操作，而LangGraph则借助其内在的图模型实现了更为动态且可配置性强得多的操作模式[^1]。 ##### （2）对话历史管理策略 对于需要维护长期上下文信息的应用场合来说，如何有效地管理和利用过往交流记录成为了一个重要考量因素。在此维度下观察发现，尽管二者均具备相应解决方案可供选用，但各自侧重点略有偏向：一方面，LangChain可能凭借其成熟的RAG技术方案占据一定优势地位；另一方面，得益于独特的重试逻辑以及异常情况下的恢复手段加持，使得LangGraph同样展现出不俗竞争力。 ##### （3）并行计算能力表现 当面临大规模并发请求处理需求时，无论是LangChain还是LangGraph都能够提供不同程度的支持选项给到开发者考虑采纳实施。然而值得注意的是，由于后者依托于图形化的表达形式天然具有更好的扩展性和适应性的特点，因此理论上讲可能会更容易满足那些对性能优化有着极高追求目标群体的要求[^2]。 #### 3. 使用场景建议指导原则 - 如果项目主要涉及相对简单明了的任务流程安排，并希望尽快投入生产环境中运行，则可以选择LangChain作为首选项之一； - 当遇到复杂多变的实际业务挑战时，考虑到未来可能出现的各种不确定性变化趋势影响较大情况下，推荐优先评估LangGraph是否更适合当前特定应用场景所需条件约束范围内的解决办法[^3]。 ```python # 示例代码展示两种框架初始化方式的区别 from langchain import LLMChain from langgraph import GraphBuilder # 初始化LangChain实例 lang_chain_instance = LLMChain(prompt="example prompt") # 初始化LangGraph实例 builder = GraphBuilder() lang_graph_instance = builder.add_node("start").add_edge_to("end", condition=lambda x: True).build() ```
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