前端学AI：LangGraph学习-基础概念

本文主要介绍下LangGraph 的一些基础概念，包括定义、应用场景、核心概念和主要功能，让读者了解什么是LangGraph，以及它能做什么，在哪些场景用，使用哪些主要功能等。

供自己以后查漏补缺，也欢迎同道朋友交流学习。

最近在学习 LangGraph，顺便分享下。

LangGraph 是 LangChain 的扩展库，专门用于构建和管理复杂的状态机和工作流程。提供声明式的工作流程定义方式，以及支持循环计算和状态管理，使得复杂业务逻辑的实现变得更加简洁和高效。

在 LangChain 的基础上扩展了功能，LangGraph 增加了对异步操作、错误处理和并发任务的支持。它的状态化特性使得系统能够记住之前的交互或用户偏好，从而提供更个性化的响应。

同时，其支持循环计算的能力突破了传统工作流的限制，使开发者能够更自然地模拟现实世界中的决策过程。

LangGraph 凭借其支持循环计算和状态管理的特性，在多种复杂场景中表现出色。

它的状态化特性使其非常适合构建能够进行多轮对话的智能代理。可以通过状态图（State Graph）跟踪对话历史，并根据用户输入动态调整后续的响应逻辑。循环计算功能还允许代理在需要时反复询问或澄清问题，确保对话自然流畅。这种能力特别适用于需要上下文感知的场景。

例如，聊天机器人可以利用 LangGraph 记住用户的请求（如"我的订单状态"），并在多轮对话中逐步收集必要信息（订单号、用户信息等），最终提供准确的答复。如果用户的问题不完整，机器人可以通过循环逻辑返回到澄清步骤，直到满足条件。

LangGraph 在复杂决策系统中表现出色，它能够通过条件边（Conditional Edges）和状态管理处理多变量标准，并根据实时数据更新决策路径。

例如，在自动驾驶场景中，可以用来构建决策系统，处理诸如"是否变道""是否减速"等复杂判断。系统通过状态图跟踪车辆状态（如速度、周围环境），并根据传感器数据动态选择行动。如果条件未满足（如前方有障碍物），它可以循环回到评估步骤，直到安全执行决策。

它的循环计算功能非常适合需要通过多次迭代改进结果的任务。可以在每次循环中根据反馈或评估标准调整输出，直到满足预设条件。

例如，内容生成系统可以用来生成文章或创意文本。系统首先生成初稿，然后通过循环逻辑根据用户反馈（如"更简洁一点"）或内部评估（如语法检查）进行优化。每次迭代都会更新状态，最终输出符合要求的内容。

概念	定义	主要功能	详细解释
节点（Nodes）	`LangGraph` 中的`计算单元`，通常是同步或异步函数，负责执行工作流中的`特定逻辑`。	读取和更新状态通道，执行任务如调用 LLM、处理输入或与外部工具交互。	节点通过与状态通道交互来工作，通道是`键值对`，存储`当前状态`。节点可以覆盖或追加通道值，具体取决于`归约函数（reducer）`。支持自定义逻辑和工具集成，适合多代理系统。
边（Edges）	定义节点之间连接的`路径`，控制工作流的`执行流向`。	`控制流程`，可以是`静态的`（固定下一个节点）或`条件性的`（动态决策）。	`条件边`通过函数`评估状态`，决定下一步节点或终止图。支持分支逻辑和人类干预。
状态图（State Graph）	由节点和边组成的`有向图`，管理复杂、状态化的`工作流`。	支持`循环计算`和`状态管理`，通过`通道`和`归约函数`维护状态。	状态通过通道管理，每个通道有默认值和归约函数。支持`持久化机制`（如按线程存储），允许长时间运行的工作流和中断恢复。调试工具如 `LangGraph Studio` 增强可视化。

循环计算是 LangGraph 的一大亮点，能让任务"转圈"跑，不像传统的工作流程（比如有向无环图，简称 DAG）那样只能直线走到底。

传统的 DAG 就像一条单行道，走到头就停了，而 LangGraph 可以让任务回头再来一遍。

这对模拟"像人一样的智能"（类代理行为）特别有用，比如一个智能助手在找答案时，如果第一次没找对，可以再试一次，调整方法，直到成功。

状态化执行就是 LangGraph 能"记住东西"。它使用 MemorySaver 的工具，把任务的状态（比如对话记录或用户选择）保存下来，像给每个任务开个小笔记本，随时翻看和更新。

这让程序变得更聪明，能根据之前的记录调整下一步，比如一个聊天机器人记住你说过的话，下次回答更贴心。

条件逻辑是 LangGraph 的"决策大脑"，通过条件边，根据当前情况决定下一步怎么走。

比如，一个聊天机器人发现你没回答完整，它就回头再问你，而不是傻乎乎地继续往下走。

这种灵活的决策方式特别适合需要随机应变的场景，比如自动驾驶根据路况决定刹车还是转弯。