和Langchain的区别，为什么要有langgraph？
- 链表和图的区别
- 单agent 和多agent
- Memory 和state的区别
| 维度 | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| 1. 设计哲学 | 链式（Chain）：线性、顺序、无环 DAG | 图式（Graph）：节点+边，可循环、可分支 |
| 2. 状态管理 | 依赖 Memory 组件，上下文有限，无全局持久化 | 内置中央 State，支持检查点持久化与断点续跑 |
| 3. 控制流 | 固定 A→B→C，条件逻辑需手动编码 | 条件边 + 循环边，LLM 可动态决定下一步 |
| 4. 并发能力 | 单线程/简单并行 | 原生支持并行节点，官方压测并发吞吐高 3 倍 |
| 5. 适用场景 | 问答机器人、固定流程的数据处理 | 多智能体协作、长时任务、需要反复决策的系统（如金融风控） |
| 6. 与 LLM 关系 | 直接调用 LLM，链内顺序组合 | 可把任意 LangChain Chain/Tool 作为节点复用 |
| 7. 使用体验 | 上手简单，API 直观 | 需理解图、状态、边，学习曲线略高 |
LangGraph 编排的原理是什么?
LangGraph 编排原理的 4 个核心要点，可拆解如下：
-
核心抽象 • 节点（Node）：任何可执行单元------LLM、工具、API、子图------均封装为节点。 • 边（Edge）：描述节点先后关系，支持固定边（A→B）与条件边（if-else 路由）。 • 状态（State）：共享的 Pydantic 数据结构，在节点间传递并作为上下文与内存。 • 图（Graph）：节点与边的组合，编译成可调用对象，对外暴露 invoke/stream 等接口。
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运行时流程 • 初始化：用输入数据填充初始状态。 • 超步调度：引擎根据当前状态和边策略，选出就绪节点并行执行。 • 状态更新：节点执行后写回状态，并把更新后的状态沿出边发送。 • 终止判断：无就绪节点或满足终止条件时结束。
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与 DAG（无环图） 的区别 • 支持任意有向图，不局限于无环结构。 • 允许循环执行，只要状态收敛即可安全终止。 • DAG 只是 LangGraph 的一个子集。
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与 LangChain 的关系 • LangChain 的链是线性或简单分支结构，靠 Memory 维持上下文。 • LangGraph 把"链"泛化为任意图，用状态机式机制支持循环、并行、多 Agent 协作等复杂场景。
State是什么？
- 上下文容器 把对话历史、工具结果、用户变量等一切需要跨节点传递的信息，放进一个统一的 Pydantic/BaseModel 对象里。
- 消息总线 节点执行完只干两件事： • 读取当前 State • 返回对 State 的"补丁"（delta） 运行时引擎把这些补丁合并，形成新的 State，再沿着边发出去，供下游节点继续消费。
- 持久化锚点 通过 CheckpointSaver，State 可以被序列化到线程级存储；恢复时只需把上一步的 State 反序列化，就能从断点继续跑，实现长期记忆。
State 就是 LangGraph 的「内存+消息+快照」三合一的数据结构
Memory和State的区别
| 维度 | Memory（LangChain 语境） | State（LangGraph 语境） |
|---|---|---|
| 1. 本质 | 一个记忆插件（对象/组件），封装了"如何保存/读取历史" | 一个数据容器（Pydantic/BaseModel），放在图的全局 Context 里，节点直接读/写 |
| 2. 作用范围 | 只能被所在链访问；跨链需手动传递 | 被整张图共享；任何节点都能访问同一实例 |
| 3. 生命周期 | 链执行完就结束；持久化需额外配置 | 可随检查点持久化到磁盘，线程重启后自动恢复 |
| 4. 数据形态 | 通常是"对话历史列表"或"向量检索器" | 任意字段（messages、变量、文件句柄、任务状态等） |
| 5. 使用方式 | 在 Chain 构造时传 memory= 参数 |
节点函数签名里直接声明 state: State 并返回 {"field": new_value} |
| 6. 可变性 | 由 Memory 类内部控制，外部只读 | 每个节点可直接修改字段，引擎合并补丁 |
| 7. 与并发关系 | 链内通常是顺序执行，无需并发保护 | 图支持并行节点，State 由引擎做冲突合并 |
两种架构中Memory 是如何实现的？
| 维度 | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| 1. 设计哲学 | 链式（Chain）：线性、顺序、无环 DAG | 图式（Graph）：节点+边，可循环、可分支 |
| 2. 状态管理 | 依赖 Memory 组件，上下文有限，无全局持久化 | 内置中央 State，支持检查点持久化与断点续跑 |
| 3. 控制流 | 固定 A→B→C，条件逻辑需手动编码 | 条件边 + 循环边，LLM 可动态决定下一步 |
| 4. 并发能力 | 单线程/简单并行 | 原生支持并行节点，官方压测并发吞吐高 3 倍 |
| 5. 适用场景 | 问答机器人、固定流程的数据处理 | 多智能体协作、长时任务、需要反复决策的系统（如金融风控） |
| 6. 与 LLM 关系 | 直接调用 LLM，链内顺序组合 | 可把任意 LangChain Chain/Tool 作为节点复用 |
| 7. 使用体验 | 上手简单，API 直观 | 需理解图、状态、边，学习曲线略高 |
State和Memory的区别
| 维度 | Memory（LangChain 语境） | State（LangGraph 语境） |
|---|---|---|
| 1. 本质 | 一个记忆插件（对象/组件），封装了"如何保存/读取历史" | 一个数据容器（Pydantic/BaseModel），放在图的全局 Context 里，节点直接读/写 |
| 2. 作用范围 | 只能被所在链访问；跨链需手动传递 | 被整张图共享；任何节点都能访问同一实例 |
| 3. 生命周期 | 链执行完就结束；持久化需额外配置 | 可随检查点持久化到磁盘，线程重启后自动恢复 |
| 4. 数据形态 | 通常是"对话历史列表"或"向量检索器" | 任意字段（messages、变量、文件句柄、任务状态等） |
| 5. 使用方式 | 在 Chain 构造时传 memory= 参数 |
节点函数签名里直接声明 state: State 并返回 {"field": new_value} |
| 6. 可变性 | 由 Memory 类内部控制，外部只读 | 每个节点可直接修改字段，引擎合并补丁 |
| 7. 与并发关系 | 链内通常是顺序执行，无需并发保护 | 图支持并行节点，State 由引擎做冲突合并 |