【收藏必学】LangChain 1.0 vs LangGraph 1.0：AI智能体开发框架选择指南与实战应用-优快云博客

LangChain 1.0与LangGraph 1.0的正式发布标志着AI应用开发从概念验证进入工程化时代。LangChain作为高层抽象框架，擅长快速构建简单线性任务和标准RAG系统；而LangGraph作为底层运行时引擎，专注于复杂有状态系统、多智能体协作和长时间运行任务。开发者可根据业务复杂度选择：简单任务用LangChain快速原型，复杂系统则需LangGraph实现精细控制和稳定性，二者可结合使用实现从概念到生产的平滑过渡。

2025年10月22日，LangChain官方团队正式发布了LangChain 1.0与LangGraph 1.0两大核心框架的正式版本，这不是一场简单的版本升级，而是一次面向AI智能体（Agent）规模化生产应用的关键进化。

这意味着AI应用开发的基础设施已经从探索期进入“工程化时代”。从此前的PoC（概念验证）阶段，走向了真正面向企业级、复杂场景、可控可维护的生产级阶段。

很多人会问：LangChain和LangGraph出自于同一个团队，它们到底有什么区别？应该学哪个？

为了更直观理解，我们先来看一张对比表格：


对比维度	LangChain 1.0	LangGraph 1.0
核心定位	高层抽象框架，用于快速构建AI智能体和应用	底层运行时引擎，构建有状态、可控、多参与者的复杂系统
架构模式	基于LCEL的线性管道协调，适合顺序工作流	基于图的架构，支持循环、分支和条件判断
状态管理	使用内存组件传递上下文，适合简单会话	集中式状态管理，支持持久化、回滚和回溯
执行模型	顺序执行	有状态图执行，支持循环推理、人工介入
开发效率	高，非常适合快速构建	中，需要设计图结构，但掌控力显著提高
生产级特性	提供中间件等机制	“为生产而生”，支持长任务、人工审批、恢复等能力

简单来说：

LangChain 解决的是“怎么快速建立起来一个Agent”。
LangGraph 解决的是“怎么让一个复杂Agent系统高效、稳定运行”。

那么，在实际业务场景中我们又该怎么选择呢？

一、什么时候优先选择LangChain 1.0？

适用特征：任务简单、流程线性、无需复杂状态管理。

1、简单的输入/输出任务

例如：

文本翻译
摘要生成
结构化提取
简单问答系统

只需要一个LLM + 一些简单工具，这就是LangChain的强项。

2、标准RAG系统

比如：

文档问答
企业知识库查询
FAQ 大模型助手

LangChain的LCEL链式结构可以轻松拼出：

检索 → 重排 → 上下文构建 → 生成

几乎是“开箱即用”。

3、快速原型（PoC）或Demo

比如：只要几行代码：

agent = create_agent(llm, tools)
result = agent.invoke("帮我写一个周报")
你就能得到一个能调用工具、回答问题的智能体。

二、什么时候必须选LangGraph 1.0？

适用特征：需要精细控制、有状态、长流程、可恢复、可监管。

1、复杂的智能体系统（多轮推理、循环执行）

如：

复杂任务规划Agent
自主调试代码的Agent
多工具、动态决策的业务助手

这些场景常常需要：

循环执行
根据工具结果重新规划
多轮判断与分支
动态节点切换

图结构 = 天然适配。

2、长时间运行的有状态工作流

典型如：

客服工单自动处理
多步骤审批（例如：财务审核→部门审批→主管签字）
保险理赔流程
长达数分钟、数小时甚至数天的任务

LangGraph 的核心价值就是：

状态可持续、任务可中断可恢复，永远不会丢上下文。

3、多智能体协作

类似：

分析师 + 研究员 + Trader的投资系统
专家组决策系统
多智能体协同生成内容
复杂并行链路

图模式比线性流程更强大，可以让智能体像团队一样协作。

4、需要人工审核/审批的场景

例如：

金融风控
医疗诊断辅助
法务合规审查

在流程中插入“人工节点”，等待审查，再继续执行。

总结

LangChain 1.0与LangGraph 1.0各有侧重，互为补充。LangChain擅长快速构建原型、处理简单线性任务和标准RAG流程，让你用最少代码快速验证想法；而LangGraph则面向复杂、有状态、多智能体协作的生产级系统，支持循环推理、长时间任务、人工干预和可恢复流程。

在实际应用中，可以先用LangChain快速搭建原型，当任务复杂度提升、需要精细控制和稳定性时，再迁移或结合LangGraph，实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。

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