LangGraph 技术详解：基于图结构的 AI 工作流与多智能体编排框架

引言

随着大语言模型能力不断增强，AI 应用的复杂度迅速上升。

现实中的 AI 系统，早已不再是"一次 Prompt → 一次回答"的简单模式，而是逐渐演变为：

• 多步骤推理
• 多 Agent 协作
• 带条件分支与循环的工作流
• 需要长期状态管理的系统

在这种背景下，LangGraph 应运而生。

一、LangGraph 是什么

LangGraph 是一个基于图结构（Graph）的 AI 工作流框架，用于构建可控、多步骤、多智能体的 LLM 应用系统。

一句话概括：

LangGraph 让 AI 应用从"线性调用"升级为"有状态、可回路、可控制的推理图"。

如果从架构层理解：

• LangChain 提供的是构建 LLM 能力的"组件与抽象"
• LangGraph 提供的是组织这些能力的"执行结构与控制模型"

LangGraph 的核心价值不在于"调用模型"，而在于控制模型如何协作、何时执行、是否回退、是否重试、如何流转状态。

二、为什么需要 LangGraph

在复杂 AI 应用中，传统 LangChain 会逐渐暴露一些结构性问题：

1. 线性 Chain 难以表达真实流程

LLM 应用往往存在：

• 条件分支
• 失败重试
• 多阶段决策
• 回环修正

单向 Chain 在表达这些逻辑时非常笨重。

2. 多 Agent 协作缺乏统一调度

当系统中存在多个 Agent（检索、写作、审查、工具执行）时，需要一个统一的流程控制器。

3. 状态管理分散

上下文、阶段结果、中间结论往往散落在不同 Chain 中，难以统一管理和追踪。

LangGraph 正是为了解决这些问题而设计的。

三、LangGraph 能做什么

LangGraph 非常适合以下类型的 AI 系统：

1. 多智能体协作系统

例如：

• Research Agent（检索资料）
• Writer Agent（生成内容）
• Reviewer Agent（审核与反馈）
• Tool Agent（调用外部服务）

这些 Agent 在同一个图中共享状态、顺序执行、条件流转。

2. 复杂 AI 工作流

典型流程示例：

用户输入

→ 知识检索

→ 初步推理

→ 生成草稿

→ 审核判断

→ 通过 → 输出

→ 不通过 → 返回修改

这种流程天然是图结构，而不是线性结构。

3. 构建"可控"的 AI 应用

LangGraph 可以强制 AI 系统遵循：

• 明确步骤
• 严格顺序
• 条件分支
• 循环与终止条件
• 工具调用时机

非常适合生产级 AI 系统。

四、LangGraph 的核心概念

1. Node（节点）

Node 是图中的基本执行单元，通常代表：

• 一次 LLM 调用
• 一次工具调用
• 一次判断逻辑

def write_node(state):
    draft = llm.invoke(f"围绕主题写一篇文章：{state['topic']}")
    return {"draft": draft.content}

2. Edge（边）

Edge 定义节点之间的执行关系与流转条件。

graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_edge("reviewer", "writer", condition=needs_revision)

3. State（全局状态）

State 是 Graph 内所有节点共享的数据结构。

{
  "topic": "...",
  "draft": "...",
  "review": "...",
  "approved": false
}

每个节点都可以读取或写入 State 的一部分。

4. Graph（图）

Graph 是整个 AI 工作流的核心控制结构。

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("writer", write_node)
graph.add_node("reviewer", review_node)

五、LangGraph 最简可运行示例

1. 安装

pip install langgraph langchain-openai

2. 定义状态结构

from typing import TypedDict

class State(TypedDict):
    question: str
    answer: str

3. 定义节点

def answer_node(state: State):
    from langchain_openai import ChatOpenAI
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
    result = llm.invoke(state["question"])
    return {"answer": result.content}

4. 构建并编译图

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("answer", answer_node)
graph.set_entry_point("answer")

app = graph.compile()

5. 执行

app.invoke({"question": "什么是 LangGraph？"})

六、LangChain 与 LangGraph 的关系

简化对比如下：

维度	LangChain	LangGraph
定位	LLM 能力抽象层	AI 工作流控制层
核心结构	Chain	Graph
执行方式	线性	非线性（分支/循环）
状态管理	可选	强制内建
多 Agent	支持但弱	原生支持

一句话总结：

LangChain 负责"能力"，LangGraph 负责"秩序"。

七、实用案例：多 Agent 写作与审核工作流

目标

构建一个 AI 写作系统，具备以下能力：

1. 写作 Agent 生成初稿
2. 审核 Agent 判断质量
3. 不通过则返回修改
4. 通过则输出最终内容

状态定义

class State(TypedDict):
    topic: str
    draft: str
    approved: bool

写作节点

def writer(state: State):
    llm = ChatOpenAI()
    draft = llm.invoke(f"围绕主题写文章：{state['topic']}")
    return {"draft": draft.content}

审核节点

def reviewer(state: State):
    llm = ChatOpenAI()
    result = llm.invoke(f"判断文章是否合格：{state['draft']}")
    approved = "合格" in result.content
    return {"approved": approved}

构建流程图

graph = StateGraph(State)

graph.add_node("writer", writer)
graph.add_node("reviewer", reviewer)

graph.set_entry_point("writer")
graph.add_edge("writer", "reviewer")
graph.add_edge("reviewer", "writer", condition=lambda s: not s["approved"])

执行

app = graph.compile()
app.invoke({"topic": "LangGraph 的工程价值"})

这个案例已经具备真实生产 AI 工作流的雏形。

结语

LangGraph 并不是 LangChain 的替代品，而是它的结构补全。

当 AI 应用进入以下阶段：

• 多 Agent
• 长流程
• 强控制
• 可回溯
• 可演进

LangGraph 几乎是必然选择。

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