LangChain入门（十五）- LangGraph为什么这么香，看它是如何逆天DIFY的

前言

在构建复杂的 AI 应用时，我们常常面临一个核心挑战：如何优雅地处理多步骤、动态决策、状态依赖的执行流程。传统的链式调用（如 LangChain 的 LCEL）虽然简洁高效，但在面对"需要根据中间结果动态决定下一步操作"或"多次循环检索-推理"等场景时，往往显得力不从心。而市面上一些低代码平台（如 DIFY）虽然提供了可视化编排，却在灵活性与控制粒度上存在明显短板------尤其在需要精细干预每一步逻辑、实时反馈或并行处理多个知识源时，其"黑盒"特性反而成了瓶颈。

正因如此，LangGraph 应运而生。作为 LangChain 生态中专为有状态、多参与者、循环迭代 工作流设计的图状编排框架，LangGraph 允许开发者以节点（Node）和边（Edge）的方式显式定义执行逻辑，天然支持循环、条件跳转与状态持久化。本文将以一个典型场景为例：用户提问后，系统先由 LLM 判断涉及哪些知识库，再对每个知识库动态执行向量检索（Top3）并生成中间响应（如"正在检索知识库 A..."），最后汇总所有结果生成最终答案。我们将分别用纯代码、RunnableLambda/RunnableBranch 以及 LangGraph 三种方式实现，并深入对比其可读性、扩展性与维护成本。你会发现：当流程不再是线性，而是需要"思考-行动-再思考"的闭环时，LangGraph 不仅更香，更是不可替代的主编排引擎。

通过一个实例子来看传统编码、流程式编码、LangGraph

主流基于知识库问答的Agentic Flow

我们的设计如下

1.用户提问
2.先用LLM把用户的回答对着当前系统看属于哪个知识库或者哪几个知识库以list返回出来
2.1 如果用户的提问不在知识库list中或者説不属于知识库范围，那么我们用llm拟一个回答告诉用户
2.2 如果用户的提问属于我们系统的知识库范围，那么接着走下去
3. 根据用户回答属于哪几个知识库,把用户的提问用BM25+HYDE折成3-5个关键词，循环这些关键词列表，外层知识库list一层循环内套用户提问折成的关键词列表循环
3.1 循环时由于我们不是"静RAG"，而是主流的"交互播报式RAG"，因此内部每一次循环内会进行向量检索，检索出top3，然后让llm进行中间回答类似ai ide开发工具那种：
- 我正在检索xxx
- 当前正在检索xxx
4. 当外层知识库列表这一层的循环完成后，再给到llm做一次总结性回答 

这种设计是主流的设计也是目前最先进的动态规划的交互式RAG，如：cursor, qoder等AI IDE开发工具用的都是这种方式，我们称这种RAG为Agentic RAG。

根据设计做技术选型

为了让大家非常直观的比较传统编程、流程式编码以及用LangGraph，我们就只实现1，2，2.1, 2.2这几点。

传统编程式

传统编程式当然实现简单，代码写起来也很容易，下面是伪代码。

knowledge_repo_list=get_knowledges();
identify_result=get_identify(userInputPrompt, knowledge_repo_list)
if identify_result.size>0
  走下一步
else
  用llm拟一段话术告诉用户你当前的提问不在我的服务范围

看起来不难，但总觉得有点不对劲

我们现在是用api在窜这个工作流，既然用了langchain，那么langchain里有什么更加好的办法来实现这么一个逻辑分支流程吗？或者説编码式实现这个只是一个笨办法？

传统编程式实现流程优缺点分析

现在的流程是：

1. 获取知识库列表 → 2. LLM判断意图 → 3. 分支A : 匹配到知识库 / 分支B: 未匹配，再调用LLM生成友好回答

这是手工编排的流程，用Python代码显式控制每一步。

LangChain推荐的更优雅方案

使用 LangGraph（最推荐）

LangGraph 是 LangChain 专门用于构建多步骤、有状态、带分支的Agent工作流的框架。

你的场景非常适合用 LangGraph：

优势：

• ✅ 流程可视化（可以生成Mermaid图）

• ✅ 状态管理自动化

• ✅ 分支逻辑清晰

• ✅ 支持流式输出、循环、记忆等高级特性

• ✅ 易于调试和监控

优势：

• ✅ 比手工if-else优雅

• ✅ 可以和其他Runnable组合

• ❌ 但状态管理还是要自己处理

✅ 优点

1. 逻辑清晰直观：代码一看就懂，适合快速开发

2. 灵活性高：想加什么逻辑直接写Python代码

3. 调试方便：可以随时print/log

❌ 缺点

1. 不够声明式：流程隐藏在代码里，不直观

2. 难以可视化：无法生成流程图

3. 状态管理混乱：变量散落在各处

4. 难以扩展：加新分支要改多处代码

5. 不符合LangChain设计理念：没有利用Runnable的组合能力

短期

来説这种实现没问题，对于简单的2-3步流程，手工编排完全够用。

中期（功能稳定后）

一般用 RunnableBranch，保持LangChain风格，代码更优雅。

长期（复杂场景）

如果后续要加：

• 多轮对话

• 循环调用

• 人工介入

• 复杂分支（3个以上）

强烈建议迁移到 LangGraph，它就是为这种复杂场景设计的。

那么我们看看什么是RunnableBranch呢？

RunnableBranch实现

其实RunnableBranch是一种声明式编程，上面那一"陀"代码没有太多本质上的改变，只是它变得更声明，当然，对于：如果用户回答属于当前知识库范围那么。。。如果不属于那么。。。还是要写一对if else

我们来看RunnableBranch的核心实现

def _build_general_chat_chain():
    """构建通用聊天的 RunnableBranch Chain"""
    log.info("[RunnableChain] 构建 RunnableBranch Chain...")

    fetch_runnable = RunnableLambda(_step_fetch_knowledge_repos)
    identify_runnable = RunnableLambda(_step_identify_intent)

    branch = RunnableBranch(
        (
            # 条件1: matched_knowledge 存在且不为空列表
            lambda x: x.get("matched_knowledge") is not None
            and len(x.get("matched_knowledge", [])) > 0,
            RunnableLambda(_step_handle_matched),
        ),
        # 默认分支: 未匹配或出错
        RunnableLambda(_step_handle_not_matched),
    )

    chain = fetch_runnable | identify_runnable | branch

    log.info("[RunnableChain] RunnableBranch Chain 构建完成")

    return chain

看，这就是RunnableBranch，从代码来看有点流程的感觉了。

现在的流程是：

1. 获取知识库列表 → 2. LLM判断意图 → 3. 分支A : 匹配到知识库 / 分支B: 未匹配，再调用LLM生成友好回答

不过这还是手工编排的流程，用Python代码显式控制每一步，只不过较声明式了。

不能只看到一种就决定设计需要多问还有没有更好的实现？

RunnableBranch不错，看着挺像工作流的，可是现在我们只是实现了一个框子，后面要实现更复杂的：

1.用户提问
2.先用LLM把用户的回答对着当前系统看属于哪个知识库或者哪几个知识库以list返回出来
2.1 如果用户的提问不在知识库list中或者説不属于知识库范围，那么我们用llm拟一个回答告诉用户
2.2 如果用户的提问属于我们系统的知识库范围，那么接着走下去
3. 根据用户回答属于哪几个知识库,把用户的提问用BM25+HYDE折成3-5个关键词，循环这些关键词列表，外层知识库list一层循环内套用户提问折成的关键词列表循环
3.1 循环时由于我们不是"静RAG"，而是主流的"交互播报式RAG"，因此内部每一次循环内会进行向量检索，检索出top3，然后让llm进行中间回答类似ai ide开发工具那种：
- 我正在检索xxx
- 当前正在检索xxx
4. 当外层知识库列表这一层的循环完成后，再给到llm做一次总结性回答 

特别是流程里套流程，还有分片检索。。。

1. 把未来的流程拆一下

1.1 当前只是"识别属于哪些知识库 → 不在范围就友好回复/在范围就返回列表"。

1.2 最终形态梳理：

• 第一步：识别 knowledgeList（目前已经有）

• 第二步：循环每个命中的知识库：

  • 向量检索 top3

  • LLM 做"中间回答 / 过程播报"（SSE：我正在检索第N个、当前查到X、准备总结...）

• 第三步：所有库循环结束后，再调用一次 LLM 做总总结（一个整合性的 final answer）

• 整体是一个「多轮、多节点、有循环、有中间状态」的动态 RAG 工作流。

2. 从几个关键维度客观对比：Runnable vs LangGraph

2.1 流程复杂度 & 可读性

• 纯 RunnableBranch：

  • 多层 RunnableLambda | RunnableBranch + 手工 while/for 循环，很容易变成"嵌套洋葱"：

    • 外层：知识库循环

    • 内层：向量检索 → LLM → SSE 分段输出

    • 代码里会充满多层状态 dict 的更新，阅读成本高。

  • 优点：一切都在一个 Python 函数里，直觉上"就是 Python 代码"。

• LangGraph：

  • 可以显式画出节点：

    • identify_knowledge → for_each_knowledge (loop) → vector_search → llm_partial_answer → aggregate_summary

  • 每个节点一个函数，结构自然是"流程图级别"的，可视化（Mermaid / Graphviz）也直接可用。

• 结论：只要引入"循环 + 中间播报 + 最终汇总"，LangGraph 的优势会非常明显，Runnable 会很快变得难读。

2.2 循环 & 动态控制

• RunnableBranch：

  • 本身不带循环语义，你要自己写 for / while，在 state 里维护 index、累积结果等。

  • 一旦要做"中途可中断"、"某个知识库失败是否跳过/重试"等逻辑，代码会变得非常命令式。

• LangGraph：

  • 原生支持循环、条件跳转、子图复用，可以设计类似：

    • for_each_knowledge 子图：对单个知识库运行「检索→中间回答」；

    • 外层图把 knowledgeList 展开成多次调用，或用"边+条件"控制。

• 结论 ：涉及多次循环 + 动态决策时，LangGraph 更适合作为主编排。

2.3 状态管理（中间检索结果、累积上下文）

• RunnableBranch：

  • 你会用一个大的 dict state 携带：

    • 当前 knowledgeId、当前检索结果列表、中间 LLM 回复、最终 summary 输入等。

  • 全部靠你自己约定 key 名和更新顺序，没有类型/结构上的约束。

• LangGraph：

  • 用 TypedDict（你现在就有 ChatState）明确：

    • 哪些字段是输入、哪些是中间、哪些是输出。

  • 每个节点只关心它要读/写的那一部分，整体状态逻辑更清晰。

• 结论 ：随着状态字段数量增加，LangGraph 的 StateGraph + TypedDict 会明显比"生 dict + RunnableLambda"更安全。

2.4 SSE 流式输出 & 中间播报

• 两者都能做，差别在组织方式：

• Runnable 方案：

  • router 层写一个 async def generate_stream()，在其中手写循环：

    • 调 Runnable → 拿结果 → yield SSE → 继续下一步 / 下一个知识库。

  • LangChain Runnable 本身也可以 astream，但复杂逻辑时，你会混合"内部流式 + 外层 for + 外层 yield"，容易乱。

• LangGraph 方案：

  • 工作流内部专注于"决策+状态"，router 只关心：

    • 让 LangGraph 跑一个 step/阶段 → 根据返回状态决定发哪些 SSE 片段。

  • 更高级做法：用 LangGraph 的 "事件流 / 节点回调" 思路，把"在哪个节点打什么日志 / SSE"标准化。

• 结论 ：SSE 实现本身两者都行，但 LangGraph 更有利于把"播报点"固定在节点边界，不至于散落在一堆 if/for 里。

2.5 调试 & 可视化

• 这个维度在复杂流程中很重要，即可视化调试（debug_mode、流程图）：

• RunnableBranch：

  • 全靠日志和断点，"脑内画图"。

• LangGraph：

  • 直接 visualize_workflow() 得到 Mermaid，流程走到哪一步、被哪个条件路由了，都能对齐日志。

• 结论：后期流程一旦复杂，这一项对"理解 / 排查问题"的帮助会非常大。

2.6 实现成本 & 心智负担

• 短期成本：

  • 我们已经有了 Runnable 版本 → 在现有基础上继续堆逻辑，开发门槛最低。

  • 引入 LangGraph 作为主链路，需要你接受：StateGraph / 节点粒度 / 状态流的思维方式。

• 长期成本：

  • 复杂逻辑用 Runnable 硬撑，后面 refactor 成 LangGraph 的成本会更高。

  • 现在就用 LangGraph设计架构，后面加节点/分支比较自然。

3. 结合我们的最终目标，客观建议

3.1 要知道，我们的目标不是"一个简单判断分支的API"，而是一个：

• 动态 RAG 多轮工作流：

  • 多知识库循环

  • 每轮向量检索 + 过程播报

  • 全局总结。

3.2 在这种场景下：

• 把 LangGraph 作为主编排，

• 把 RunnableBranch 作为节点内部的子决策工具， 比"主线程用 RunnableBranch 顶住全流程，LangGraph 做附属调试"要合理得多。

3.3 更具体一点的推荐策略：

• 主链路：LangGraph（必选）

  • 节点划分例如：

    1. identify_knowledge（得到 knowledgeList）

    2. iterate_knowledge（单个知识库子图：向量检索 + partial answer）

    3. aggregate_summary（最终回答）

• 节点内部：仍然用 Runnable

  • 比如 iterate_knowledge 里，向量检索 → LLM 中间回答，可以用 RunnableChain/RunnableBranch 表达。

• 对外接口仍然是 Runnable 形态

  • 提供统一的 execute_general_chat(user_prompt, session_id)，内部调用 compiled_graph.ainvoke(...)，符合"主链路是 LangGraph，但接口是 Runnable"的规范记忆。

一句话总结

后面要做的"多知识库循环 + 动态检索 + 中间播报 + 最终总结"这个复杂度，主执行链路用 LangGraph 更合适，Runnable 留在"节点内部 + 对外包装"层面； 如果现在还只是简单识别 + 一次回答，Runnable 足够，但一旦按我们设计的路线演进，迟早要迁到 LangGraph 做主编排。

因此我们决定使用LangGraph

LangGraph的实现

核心代码

def build_general_chat_graph() -> StateGraph:
    """
    构建通用聊天的 LangGraph 工作流
    
    流程图:
    ```
    START
      ↓
    fetch_repos (获取知识库)
      ↓
    identify (识别意图)
      ↓
    [路由判断]
      ├─ 匹配到知识库 → handle_matched → END
      └─ 未匹配 → handle_not_matched → END
    ```
    """
    log.info("[LangGraph] 开始构建工作流...")
    
    # 1. 创建状态图
    workflow = StateGraph(ChatState)
    
    # 2. 添加节点
    workflow.add_node("fetch_repos", fetch_knowledge_repos_node)
    workflow.add_node("identify", identify_intent_node)
    workflow.add_node("handle_matched", handle_matched_node)
    workflow.add_node("handle_not_matched", handle_not_matched_node)
    
    # 3. 设置入口点
    workflow.set_entry_point("fetch_repos")
    
    # 4. 添加边（流程连接）
    workflow.add_edge("fetch_repos", "identify")
    
    # 5. 添加条件边（分支路由）
    workflow.add_conditional_edges(
        "identify",  # 从 identify 节点出发
        route_after_identify,  # 使用路由函数决定走向
        {
            "handle_matched": "handle_matched",
            "handle_not_matched": "handle_not_matched"
        }
    )
    
    # 6. 添加结束边
    workflow.add_edge("handle_matched", END)
    workflow.add_edge("handle_not_matched", END)
    
    # 7. 编译工作流
    app = workflow.compile()
    
    log.info("[LangGraph] 工作流构建完成")
    
    return app

全代码

"""
通用聊天核心逻辑
基于 LangGraph 作为主编排实现
"""
import json
from typing import Any, Dict, List, Optional, TypedDict, Literal

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_core.runnables import Runnable

from src.knowledgerepo.knowledgerepo_tool import get_all_knowledge_repos
from src.utils.prompt_setting_helper import get_prompt_setting
from src.utils.llm_tools import get_line_settings
from src.chat.general_chat_constants import (
    MODEL_NAME_CHAT,
    FUNCTION_NAME_USER_QUERY_IDENTIFY,
    FUNCTION_NAME_USER_INPUT_NOT_VALID_ANSWER,
)
from src.chat.general_chat_prompt_helper import (
    format_knowledge_repo_list_for_prompt,
    build_prompt_template_for_query_identify,
    build_prompt_template_for_not_valid_answer,
)
from src.chat.general_chat_llm_caller import call_llm_with_fallback
from src.utils.logger import log


# ==================== 原始粒度的三个核心能力（保留兼容接口） ====================

async def get_knowledge_repos_list() -> List[Dict[str, Any]]:
    """获取所有知识库列表（保留原有接口，供其他模块直接调用）"""
    log.info("[GeneralChat] 开始获取知识库列表...")
    knowledge_repos = await get_all_knowledge_repos()

    log.info(f"[GeneralChat] 获取到 {len(knowledge_repos)} 个知识库:")
    for idx, repo in enumerate(knowledge_repos, 1):
        log.info(
            f"  {idx}. {repo.get('knowledgeBaseName', 'N/A')} "
            f"(ID: {repo.get('_id', 'N/A')})"
        )

    return knowledge_repos


async def identify_user_query_intent(
    user_prompt: str, knowledge_repos: List[Dict[str, Any]]
) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
    """识别用户查询意图（保留原有接口）"""
    log.info("[GeneralChat] 开始识别用户查询意图...")

    # 1. 获取提示词配置
    prompt_config = await get_prompt_setting(
        model_name=MODEL_NAME_CHAT,
        function_name=FUNCTION_NAME_USER_QUERY_IDENTIFY,
    )
    if not prompt_config:
        log.error(
            "[GeneralChat] 未找到提示词配置: "
            f"model_name={MODEL_NAME_CHAT}, function_name={FUNCTION_NAME_USER_QUERY_IDENTIFY}"
        )
        return None

    system_role_msg = prompt_config.get("systemRoleMsg", "")
    user_role_msg = prompt_config.get("userRoleMsg", "")

    log.info(
        f"[GeneralChat] 获取到提示词配置，systemRoleMsg 前100字: "
        f"{system_role_msg[:100]}..."
    )

    # 2. 格式化知识库列表
    knowledge_repo_list_json = format_knowledge_repo_list_for_prompt(knowledge_repos)

    # 打印格式化后的知识库列表（美化输出）
    log.info(
        f"\n[GeneralChat] 内置知识库列表（共 {len(knowledge_repos)} 个）：\n"
        f"{knowledge_repo_list_json}\n"
    )

    # 3. 构建提示词模板
    prompt_template = build_prompt_template_for_query_identify(
        system_role_msg=system_role_msg,
        user_role_msg=user_role_msg,
        knowledge_repo_list_json=knowledge_repo_list_json,
        user_prompt=user_prompt,
    )

    log.info(f"[GeneralChat] 用户当前提示: {user_prompt}")

    # 4. 获取主备线路配置
    line_settings = await get_line_settings(streaming=False)
    if not line_settings:
        log.error("[GeneralChat] 未找到任何 LLM 线路设置 (streaming=False)")
        return None

    master_line = line_settings.get("master")
    slaver_line = line_settings.get("slaver")

    if not master_line or not slaver_line:
        log.error("[GeneralChat] 主线路或备线路配置不完整")
        return None

    # 5. 调用 LLM 进行意图识别
    try:
        result = await call_llm_with_fallback(
            prompt_template=prompt_template,
            master_line=master_line,
            slaver_line=slaver_line,
            chain_name="UserQueryIdentify",
            parse_json=True,
        )

        data = result.get("data", {})
        knowledge_list = data.get("knowledgeList", [])

        if knowledge_list:
            log.info(
                f"\n[GeneralChat] LLM 判断结果为：命中\n"
                f"匹配到 {len(knowledge_list)} 个知识库：\n"
                f"{json.dumps(knowledge_list, ensure_ascii=False, indent=2)}\n"
            )
        else:
            log.info("[GeneralChat] LLM 判断结果为：未命中任何知识库")

        return knowledge_list

    except Exception as e:
        log.error(f"[GeneralChat] 调用 LLM 识别用户意图失败: {e}")
        log.exception(e)
        return None


async def generate_not_valid_answer(user_prompt: str) -> Optional[str]:
    """当用户输入不在服务范围时，生成友好的回答（保留原有接口）"""
    log.info("[GeneralChat] 开始生成友好回答（用户输入不在服务范围）...")

    # 1. 获取提示词配置
    prompt_config = await get_prompt_setting(
        model_name=MODEL_NAME_CHAT,
        function_name=FUNCTION_NAME_USER_INPUT_NOT_VALID_ANSWER,
    )
    if not prompt_config:
        log.error(
            "[GeneralChat] 未找到提示词配置: "
            f"model_name={MODEL_NAME_CHAT}, function_name={FUNCTION_NAME_USER_INPUT_NOT_VALID_ANSWER}"
        )
        return None

    system_role_msg = prompt_config.get("systemRoleMsg", "")
    user_role_msg = prompt_config.get("userRoleMsg", "")

    # 2. 构建提示词模板
    prompt_template = build_prompt_template_for_not_valid_answer(
        system_role_msg=system_role_msg,
        user_role_msg=user_role_msg,
        user_prompt=user_prompt,
    )

    # 3. 获取主备线路配置
    line_settings = await get_line_settings(streaming=False)
    if not line_settings:
        log.error("[GeneralChat] 未找到任何 LLM 线路设置 (streaming=False)")
        return None

    master_line = line_settings.get("master")
    slaver_line = line_settings.get("slaver")

    if not master_line or not slaver_line:
        log.error("[GeneralChat] 主线路或备线路配置不完整")
        return None

    # 4. 调用 LLM 生成友好回答
    try:
        result = await call_llm_with_fallback(
            prompt_template=prompt_template,
            master_line=master_line,
            slaver_line=slaver_line,
            chain_name="UserInputNotValidAnswer",
            parse_json=True,
        )

        data = result.get("data", {})
        answer = data.get("answer", "")

        log.info(f"[GeneralChat] 生成的友好回答: {answer}")

        return answer

    except Exception as e:
        log.error(f"[GeneralChat] 调用 LLM 生成友好回答失败: {e}")
        log.exception(e)
        return None


# ==================== LangGraph 状态定义 ====================

class ChatState(TypedDict):
    """聊天工作流状态"""
    # 输入
    user_prompt: str
    session_id: Optional[str]
    
    # 中间状态
    knowledge_repos: List[Dict[str, Any]]
    matched_knowledge: Optional[List[Dict[str, Any]]]
    
    # 输出
    result_type: Optional[str]  # "knowledge_matched" | "friendly_answer" | "error"
    result_data: Optional[Any]
    error: Optional[str]


# ==================== LangGraph 节点函数 ====================

async def fetch_knowledge_repos_node(state: ChatState) -> Dict[str, Any]:
    """节点1: 获取知识库列表"""
    log.info("[LangGraph] 节点1: 获取知识库列表...")
    
    try:
        knowledge_repos = await get_all_knowledge_repos()

        log.info(f"[LangGraph] 获取到 {len(knowledge_repos)} 个知识库:")
        for idx, repo in enumerate(knowledge_repos, 1):
            log.info(
                f"  {idx}. {repo.get('knowledgeBaseName', 'N/A')} "
                f"(ID: {repo.get('_id', 'N/A')})"
            )

        return {"knowledge_repos": knowledge_repos}
    except Exception as e:
        log.error(f"[LangGraph] 获取知识库列表失败: {e}")
        log.exception(e)
        return {
            "knowledge_repos": [],
            "error": f"获取知识库失败: {str(e)}"
        }


async def identify_intent_node(state: ChatState) -> Dict[str, Any]:
    """节点2: 识别用户意图"""
    log.info("[LangGraph] 节点2: 识别用户查询意图...")
    
    user_prompt = state["user_prompt"]
    knowledge_repos = state.get("knowledge_repos", [])
    
    # 如果知识库列表为空，直接返回未命中
    if not knowledge_repos:
        log.warning("[LangGraph] 知识库列表为空，跳过意图识别")
        return {"matched_knowledge": []}
    
    try:
        # 1. 获取提示词配置
        prompt_config = await get_prompt_setting(
            model_name=MODEL_NAME_CHAT,
            function_name=FUNCTION_NAME_USER_QUERY_IDENTIFY,
        )
        if not prompt_config:
            log.error("[LangGraph] 未找到提示词配置")
            return {"matched_knowledge": None, "error": "未找到提示词配置"}
        
        system_role_msg = prompt_config.get("systemRoleMsg", "")
        user_role_msg = prompt_config.get("userRoleMsg", "")
        
        # 2. 格式化知识库列表
        knowledge_repo_list_json = format_knowledge_repo_list_for_prompt(knowledge_repos)
        
        log.info(
            f"\n[LangGraph] 内置知识库列表（共 {len(knowledge_repos)} 个）：\n"
            f"{knowledge_repo_list_json}\n"
        )
        
        # 3. 构建提示词模板
        prompt_template = build_prompt_template_for_query_identify(
            system_role_msg=system_role_msg,
            user_role_msg=user_role_msg,
            knowledge_repo_list_json=knowledge_repo_list_json,
            user_prompt=user_prompt,
        )
        
        log.info(f"[LangGraph] 用户当前提示: {user_prompt}")
        
        # 4. 获取主备线路配置
        line_settings = await get_line_settings(streaming=False)
        if not line_settings:
            log.error("[LangGraph] 未找到 LLM 线路设置")
            return {"matched_knowledge": None, "error": "未找到 LLM 线路设置"}
        
        master_line = line_settings.get("master")
        slaver_line = line_settings.get("slaver")
        
        if not master_line or not slaver_line:
            log.error("[LangGraph] 主线路或备线路配置不完整")
            return {"matched_knowledge": None, "error": "线路配置不完整"}
        
        # 5. 调用 LLM 进行意图识别
        result = await call_llm_with_fallback(
            prompt_template=prompt_template,
            master_line=master_line,
            slaver_line=slaver_line,
            chain_name="UserQueryIdentify",
            parse_json=True,
        )
        
        data = result.get("data", {})
        knowledge_list = data.get("knowledgeList", [])
        
        if knowledge_list:
            log.info(
                f"\n[LangGraph] LLM 判断结果为：命中\n"
                f"匹配到 {len(knowledge_list)} 个知识库：\n"
                f"{json.dumps(knowledge_list, ensure_ascii=False, indent=2)}\n"
            )
        else:
            log.info("[LangGraph] LLM 判断结果为：未命中任何知识库")
        
        return {"matched_knowledge": knowledge_list if knowledge_list else []}
        
    except Exception as e:
        log.error(f"[LangGraph] 调用 LLM 识别用户意图失败: {e}")
        log.exception(e)
        return {"matched_knowledge": None, "error": str(e)}


async def handle_matched_node(state: ChatState) -> Dict[str, Any]:
    """节点3A: 处理匹配到知识库的情况"""
    log.info("[LangGraph] 节点3A: 用户输入匹配到知识库")
    
    matched_knowledge = state.get("matched_knowledge") or []
    
    return {
        "result_type": "knowledge_matched",
        "result_data": matched_knowledge,
    }


async def handle_not_matched_node(state: ChatState) -> Dict[str, Any]:
    """节点3B: 处理未匹配知识库的情况，生成友好回答"""
    log.info("[LangGraph] 节点3B: 用户输入不在服务范围，生成友好回答...")
    
    user_prompt = state["user_prompt"]
    
    try:
        # 1. 获取提示词配置
        prompt_config = await get_prompt_setting(
            model_name=MODEL_NAME_CHAT,
            function_name=FUNCTION_NAME_USER_INPUT_NOT_VALID_ANSWER,
        )
        if not prompt_config:
            log.error("[LangGraph] 未找到提示词配置")
            return {
                "result_type": "error",
                "result_data": None,
                "error": "未找到提示词配置",
            }
        
        system_role_msg = prompt_config.get("systemRoleMsg", "")
        user_role_msg = prompt_config.get("userRoleMsg", "")
        
        # 2. 构建提示词模板
        prompt_template = build_prompt_template_for_not_valid_answer(
            system_role_msg=system_role_msg,
            user_role_msg=user_role_msg,
            user_prompt=user_prompt,
        )
        
        # 3. 获取主备线路配置
        line_settings = await get_line_settings(streaming=False)
        if not line_settings:
            log.error("[LangGraph] 未找到 LLM 线路设置")
            return {
                "result_type": "error",
                "result_data": None,
                "error": "未找到 LLM 线路设置",
            }
        
        master_line = line_settings.get("master")
        slaver_line = line_settings.get("slaver")
        
        if not master_line or not slaver_line:
            log.error("[LangGraph] 主线路或备线路配置不完整")
            return {
                "result_type": "error",
                "result_data": None,
                "error": "线路配置不完整",
            }
        
        # 4. 调用 LLM 生成友好回答
        result = await call_llm_with_fallback(
            prompt_template=prompt_template,
            master_line=master_line,
            slaver_line=slaver_line,
            chain_name="UserInputNotValidAnswer",
            parse_json=True,
        )
        
        data = result.get("data", {})
        answer = data.get("answer", "")
        
        log.info(f"[LangGraph] 生成的友好回答: {answer}")
        
        return {
            "result_type": "friendly_answer",
            "result_data": answer,
        }
        
    except Exception as e:
        log.error(f"[LangGraph] 调用 LLM 生成友好回答失败: {e}")
        log.exception(e)
        return {
            "result_type": "error",
            "result_data": None,
            "error": str(e),
        }


# ==================== LangGraph 路由函数 ====================

def route_after_identify(state: ChatState) -> Literal["handle_matched", "handle_not_matched"]:
    """路由函数：根据意图识别结果决定走哪个分支"""
    matched_knowledge = state.get("matched_knowledge")
    
    if matched_knowledge is None or len(matched_knowledge) == 0:
        log.info("[LangGraph] 路由决策: 走未匹配分支")
        return "handle_not_matched"
    
    log.info("[LangGraph] 路由决策: 走匹配分支")
    return "handle_matched"


# ==================== LangGraph 工作流构建 ====================

def build_general_chat_graph() -> StateGraph:
    """
    构建通用聊天的 LangGraph 工作流
    
    流程图:
    ```
    START
      ↓
    fetch_repos (获取知识库)
      ↓
    identify (识别意图)
      ↓
    [路由判断]
      ├─ 匹配到知识库 → handle_matched → END
      └─ 未匹配 → handle_not_matched → END
    ```
    """
    log.info("[LangGraph] 开始构建工作流...")
    
    # 1. 创建状态图
    workflow = StateGraph(ChatState)
    
    # 2. 添加节点
    workflow.add_node("fetch_repos", fetch_knowledge_repos_node)
    workflow.add_node("identify", identify_intent_node)
    workflow.add_node("handle_matched", handle_matched_node)
    workflow.add_node("handle_not_matched", handle_not_matched_node)
    
    # 3. 设置入口点
    workflow.set_entry_point("fetch_repos")
    
    # 4. 添加边（流程连接）
    workflow.add_edge("fetch_repos", "identify")
    
    # 5. 添加条件边（分支路由）
    workflow.add_conditional_edges(
        "identify",  # 从 identify 节点出发
        route_after_identify,  # 使用路由函数决定走向
        {
            "handle_matched": "handle_matched",
            "handle_not_matched": "handle_not_matched"
        }
    )
    
    # 6. 添加结束边
    workflow.add_edge("handle_matched", END)
    workflow.add_edge("handle_not_matched", END)
    
    # 7. 编译工作流
    app = workflow.compile()
    
    log.info("[LangGraph] 工作流构建完成")
    
    return app


# ==================== 对外统一接口（Runnable 封装） ====================

async def execute_general_chat_chain(
    user_prompt: str, session_id: Optional[str] = None
) -> Dict[str, Any]:
    """
    执行通用聊天工作流（主入口）
    
    对外统一的 Runnable 入口，内部使用 LangGraph 工作流
    
    Args:
        user_prompt: 用户输入
        session_id: 会话ID（可选）
    
    Returns:
        执行结果字典:
        - result_type: "knowledge_matched" | "friendly_answer" | "error"
        - result_data: 对应的业务结果（知识库列表或友好回答文本）
        - error: 错误信息（仅在 result_type == "error" 时有意义）
    """
    log.info(
        f"[LangGraph] 开始执行工作流, "
        f"user_prompt={user_prompt}, session_id={session_id}"
    )
    
    # 构建 LangGraph 工作流
    app = build_general_chat_graph()
    
    # 初始化状态
    initial_state: ChatState = {
        "user_prompt": user_prompt,
        "session_id": session_id,
        "knowledge_repos": [],
        "matched_knowledge": None,
        "result_type": None,
        "result_data": None,
        "error": None,
    }
    
    # 执行工作流
    final_state = await app.ainvoke(initial_state)
    
    log.info(
        f"[LangGraph] 工作流执行完成, "
        f"result_type={final_state.get('result_type')}"
    )
    
    # 返回结果（保持与原接口一致的格式）
    return {
        "result_type": final_state.get("result_type"),
        "result_data": final_state.get("result_data"),
        "error": final_state.get("error"),
    }


# ==================== 可视化工具 ====================

def visualize_workflow() -> str:
    """
    生成 LangGraph 工作流的 Mermaid 流程图代码（简洁版，不含样式）
    
    Returns:
        Mermaid 格式的流程图代码（标准格式，兼容所有渲染器）
    """
    app = build_general_chat_graph()
    
    # 获取原始 Mermaid 代码
    raw_mermaid = app.get_graph().draw_mermaid()
    
    # 清理并简化为标准 Mermaid 格式
    lines = []
    for line in raw_mermaid.split('\n'):
        # 跳过样式定义和配置行
        if line.strip().startswith('%%{init:'):
            continue
        if line.strip().startswith('classDef'):
            continue
        if ':::first' in line or ':::last' in line or ':::default' in line:
            # 移除样式类标记
            line = line.replace(':::first', '').replace(':::last', '').replace(':::default', '')
        # 移除 HTML 标签（如 <p>）
        line = line.replace('<p>', '').replace('</p>', '')
        # 移除节点名称中的方括号包裹（保留箭头符号）
        if '([' in line and '])' in line and '__start__' in line:
            line = line.replace('([', '[').replace('])', ']')
        if '([' in line and '])' in line and '__end__' in line:
            line = line.replace('([', '[').replace('])', ']')
        
        lines.append(line)
    
    # 重新组合
    cleaned_mermaid = '\n'.join(lines)
    
    log.info("[LangGraph] 生成的简洁 Mermaid 流程图:")
    log.info(f"\n{cleaned_mermaid}\n")
    
    return cleaned_mermaid

通过手工编程、RunnableBranch、LangGraph得到结论

LangGraph

❌ 不是图形界面

LangGraph 没有图形化拖拽界面（不像 n8n、Flowise 那种低代码平台）。

✅它是代码生成流程图

LangGraph 可以把你用代码定义的工作流自动转换成 Mermaid 流程图或 PNG 图片。

具体示例

# ==================== 可视化工具 ====================

def visualize_workflow() -> str:
    """
    生成 LangGraph 工作流的 Mermaid 流程图代码（简洁版，不含样式）
    
    Returns:
        Mermaid 格式的流程图代码（标准格式，兼容所有渲染器）
    """
    app = build_general_chat_graph()
    
    # 获取原始 Mermaid 代码
    raw_mermaid = app.get_graph().draw_mermaid()
    
    # 清理并简化为标准 Mermaid 格式
    lines = []
    for line in raw_mermaid.split('\n'):
        # 跳过样式定义和配置行
        if line.strip().startswith('%%{init:'):
            continue
        if line.strip().startswith('classDef'):
            continue
        if ':::first' in line or ':::last' in line or ':::default' in line:
            # 移除样式类标记
            line = line.replace(':::first', '').replace(':::last', '').replace(':::default', '')
        # 移除 HTML 标签（如 <p>）
        line = line.replace('<p>', '').replace('</p>', '')
        # 移除节点名称中的方括号包裹（保留箭头符号）
        if '([' in line and '])' in line and '__start__' in line:
            line = line.replace('([', '[').replace('])', ']')
        if '([' in line and '])' in line and '__end__' in line:
            line = line.replace('([', '[').replace('])', ']')
        
        lines.append(line)
    
    # 重新组合
    cleaned_mermaid = '\n'.join(lines)
    
    log.info("[LangGraph] 生成的简洁 Mermaid 流程图:")
    log.info(f"\n{cleaned_mermaid}\n")
    
    return cleaned_mermaid

这块代码会生成：Mermaid 代码，把Mermaid代码放入：Mermaid在线免费生成图工具里后你应该会得到这样的一个图

你也可以把这个代码粘贴到支持 Mermaid 的地方（GitHub、Notion、Typora 等）就能看到图形。

对比手工代码

❌ 手工编排

router.pyknowledge_repos = await get_knowledge_repos_list()
knowledge_list = await identify_user_query_intent(user_prompt, knowledge_repos)

if not knowledge_list:    
  answer = await generate_not_valid_answer(user_prompt)    
  yield answer
else:    
  yield knowledge_list

我们可以看到问题：流程隐藏在代码逻辑里，无法可视化。要理解流程必须读代码。

✅ LangGraph（可视化）

workflow = StateGraph(...) 
workflow.add_node(...) 
workflow.add_edge(...) 
app = workflow.compile() 
# 随时可以生成流程图 
print(app.get_graph().draw_mermaid())

LangGraph在实际工作中怎么使用的流程

1. 开发阶段：你用 Python 代码定义工作流

2. 调试阶段：在 Jupyter Notebook 里查看流程图，确认逻辑正确

3. 文档阶段：导出流程图放到文档/Wiki 里

4. 维护阶段：新同事看流程图就能理解系统

总结

特性	手工编排	LangGraph
编写方式	if-else + 函数调用	声明式图定义
流程可视化	❌ 无法自动生成	✅ 一行代码生成
理解成本	需要读代码	看图就懂
适合场景	简单流程（≤3步）	复杂流程/多人协作

演示用LangGraph实现的工作流调用效果

{
  "session_id": "111111",
  "user_prompt": "你吃了吗"
}

得到答案

data: {"status": "streaming", "content": "您好，我是一个AI助手，无法进食。
但我很乐意帮助您解答问题或提供帮助。有什么我可以帮您的吗？"}

data: {"status": "completed", "message": "回答完成"}

再来

{
  "session_id": "111111",
  "user_prompt": "李白是中原人吗"
}

得到答案

data: {"status": "knowledge_matched", 
"knowledgeList": [{"id": "697b2059e1e0bd166ab8ae92", "knowledgeBaseName": "test3", "description": "test3", "systemRole": "李白的生平事迹相关介绍", "relatedQuestion": "李白是中原人吗"}]}

data: {"status": "completed", "message": "知识库匹配完成"}

我们把上述的visualize_workflow通过本系列里的：langchain_start.py暴露成api

general_chat_router.py

"""
通用聊天 FastAPI 路由
"""
import json
from typing import Optional
from fastapi import APIRouter, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
from pydantic import BaseModel

from src.chat.general_chat import execute_general_chat_chain, visualize_workflow
from src.utils.logger import log


# 创建子路由
router = APIRouter(prefix="/general_chat", tags=["General Chat"])


# --- 模型定义 ---

class GeneralChatRequest(BaseModel):
    """通用聊天请求模型"""
    session_id: Optional[str] = None
    user_prompt: Optional[str] = None


# --- 路由入口 ---

@router.post("")
async def general_chat(request: GeneralChatRequest):
    """
    通用聊天接口（SSE 流式响应）
    
    接口地址: POST http://localhost:8001/v1/chat/general_chat
    
    Args:
        request: 请求参数
            - session_id: 会话 ID（可选）
            - user_prompt: 用户输入（可选）
    
    Returns:
        SSE 流式响应
    """
    async def generate_stream():
        try:
            log.info("[GeneralChatRouter] 收到通用聊天请求")
            log.info(f"[GeneralChatRouter] session_id={request.session_id}")
            log.info(f"[GeneralChatRouter] user_prompt={request.user_prompt}")
            
            # 参数验证
            if not request.user_prompt or not request.user_prompt.strip():
                log.warning("[GeneralChatRouter] user_prompt 为空，返回错误")
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'error', 'error': '用户输入不能为空'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                return
            
            user_prompt = request.user_prompt.strip()
            
            # 使用 LangGraph 工作流执行
            from src.chat.general_chat import execute_general_chat_chain
            
            log.info("[GeneralChatRouter] 使用 LangGraph 工作流执行...")
            result = await execute_general_chat_chain(user_prompt, request.session_id)

            result_type = result.get("result_type")
            result_data = result.get("result_data")
            error = result.get("error")

            if error:
                log.error(f"[GeneralChatRouter] 决策链执行失败: {error}")
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'error', 'error': error}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                return

            if result_type == "knowledge_matched":
                log.info(f"[GeneralChatRouter] 用户输入匹配到 {len(result_data or [])} 个知识库")
                knowledge_list_json = json.dumps(result_data or [], ensure_ascii=False)
                log.info(f"[GeneralChatRouter] 返回知识库列表:\n{knowledge_list_json}")

                yield f"data: {json.dumps({'status': 'knowledge_matched', 'knowledgeList': result_data or []}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'completed', 'message': '知识库匹配完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
            elif result_type == "friendly_answer":
                log.info(f"[GeneralChatRouter] 返回友好回答: {result_data}")
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'streaming', 'content': result_data}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'completed', 'message': '回答完成'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
            else:
                log.error(f"[GeneralChatRouter] 未知的结果类型: {result_type}")
                yield f"data: {json.dumps({'status': 'error', 'error': '未知结果类型'}, ensure_ascii=False)}\n\n"
                return
        
        except Exception as e:
            log.error("[GeneralChatRouter] 处理请求时发生异常")
            log.exception(e)
            yield f"data: {json.dumps({'status': 'error', 'error': str(e)}, ensure_ascii=False)}\n\n"
    
    return StreamingResponse(
        generate_stream(),
        media_type="text/event-stream",
        headers={
            "Cache-Control": "no-cache",
            "Connection": "keep-alive",
            "X-Accel-Buffering": "no"
        }
    )


@router.get("/visualize")
async def visualize_langgraph():
    """
    可视化 LangGraph 工作流
    
    接口地址: GET http://localhost:8001/v1/chat/general_chat/visualize
    
    Returns:
        Mermaid 格式的流程图代码（纯文本格式，可直接粘贴）
    """
    from fastapi.responses import PlainTextResponse
    
    try:
        mermaid_code = visualize_workflow()
        
        # 返回纯文本格式（带说明头部）
        response_text = (
            "# LangGraph 工作流可视化\n"
            "# 复制下面的 Mermaid 代码，粘贴到 https://mermaid.live/ 查看流程图\n"
            "# 或者在 GitHub/Notion Markdown 中使用 ```mermaid 包裹\n\n"
            + mermaid_code
        )
        
        return PlainTextResponse(response_text)
    except Exception as e:
        log.error(f"[GeneralChatRouter] 生成流程图失败: {e}")
        log.exception(e)
        return PlainTextResponse(f"# Error\n生成流程图失败: {str(e)}")

在langchain_start.py里注册

langchain_start.py

import sys
from pathlib import Path
from contextlib import asynccontextmanager

# Add project root to path
project_root = Path(__file__).parent.parent
sys.path.insert(0, str(project_root))

from fastapi import FastAPI
from src.api.smartpen.router import router as smartpen_router
from src.api.demo.router import router as demo_router
from src.knowledgerepo.knowledge_repo_router import router as knowledgebase_router
from src.chat.general_chat_router import router as general_chat_router
from src.utils.logger import log
from src.core.mongo import get_mongo_client, close_mongo_connection
from src.core.redis_client import get_redis_client, close_redis_connection


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    """
    应用生命周期管理：启动和关闭时的资源初始化与清理
    """
    # Startup
    log.info("[Startup] Initializing application...")
    
    # MongoDB 健康检查
    log.info("[Startup] Checking MongoDB connection...")
    mongo_client = get_mongo_client()
    try:
        # 使用 ping 命令检查连接是否正常
        result = await mongo_client.admin.command("ping")
        log.info(f"[Startup] MongoDB ping result: {result}")
        log.info("[Startup] MongoDB connection established successfully ✓")
    except Exception as e:
        log.error(f"[Startup] Failed to connect to MongoDB: {e}")
        log.error("[Startup] Application will continue but MongoDB operations may fail")
    
    # Redis 健康检查
    log.info("[Startup] Checking Redis connection...")
    redis_client = get_redis_client()
    try:
        # 使用 ping 命令检查连接是否正常
        ping_result = redis_client.ping()
        log.info(f"[Startup] Redis ping result: {ping_result}")
        
        # 打印连接池信息（调试用）
        pool_info = redis_client.connection_pool
        log.info(
            f"[Startup] Redis connection pool info: "
            f"max_connections={pool_info.max_connections}, "
            f"connection_kwargs={{host={pool_info.connection_kwargs.get('host')}, "
            f"port={pool_info.connection_kwargs.get('port')}, "
            f"db={pool_info.connection_kwargs.get('db')}}}"
        )
        log.info("[Startup] Redis connection established successfully ✓")
    except Exception as e:
        log.error(f"[Startup] Failed to connect to Redis: {e}")
        log.error("[Startup] Application will continue but Redis operations may fail")
    
    log.info("[Startup] Application startup complete ✓")
    
    yield
    
    # Shutdown
    log.info("[Shutdown] Starting application shutdown...")
    
    log.info("[Shutdown] Closing MongoDB connection...")
    await close_mongo_connection()
    log.info("[Shutdown] MongoDB connection closed ✓")
    
    log.info("[Shutdown] Closing Redis connection...")
    close_redis_connection()
    log.info("[Shutdown] Redis connection closed ✓")
    
    log.info("[Shutdown] Application shutdown complete ✓")


app = FastAPI(title="QuickChain LangChain Service", lifespan=lifespan)

# 挂载子路由
# 将 smartpen_router 挂载到 /v1/chat 下
# 最终路径将是: POST /v1/chat/smartpen-generate
app.include_router(smartpen_router, prefix="/v1/chat")

# 将 demo_router 挂载到 /v1/chat 下
# 最终路径将是: POST /v1/chat/demo/intension-identify
app.include_router(demo_router, prefix="/v1/chat")

# 将 knowledgebase_router 挂载到 /v1/chat 下
# 最终路径将是: POST /v1/chat/knowledgebase/label-identify
app.include_router(knowledgebase_router, prefix="/v1/chat")

# 将 general_chat_router 挂载到 /v1/chat 下
# 最终路径将是: POST /v1/chat/general_chat
app.include_router(general_chat_router, prefix="/v1/chat")


@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "QuickChain LangChain Service is running", "version": "1.0.0"}

@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "healthy", "service": "langchain_service"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    log.info("Starting QuickChain LangChain Service on port 8001...")
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)

接着我们这样访问：

curl --location --request GET 'http://localhost:8001/v1/chat/general_chat/visualize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw ''

然后我们得到结果如下：

# LangGraph 工作流可视化
# 复制下面的 Mermaid 代码，粘贴到 https://mermaid.live/ 查看流程图
# 或者在 GitHub/Notion Markdown 中使用 ```mermaid 包裹

graph TD;
	__start__[__start__]
	fetch_repos(fetch_repos)
	identify(identify)
	handle_matched(handle_matched)
	handle_not_matched(handle_not_matched)
	__end__[__end__]
	__start__ --> fetch_repos;
	fetch_repos --> identify;
	identify -.-> handle_matched;
	identify -.-> handle_not_matched;
	handle_matched --> __end__;
	handle_not_matched --> __end__;

从graph TD开始复制到最后放到在线Mermaid网址里去即可就可以得到一幅当前的流程图了。

写在最后

传统编码、RunnableBranch、LangGraph三者对比

综上所述，面对"动态知识库路由 + 多轮检索-推理"这类复杂流程，三种实现方式各有利弊：手工 if-else 编程 逻辑直观但代码冗长、难以维护，扩展性差；RunnableBranch / RunnableLambda 利用 LCEL 提升了声明式表达能力，适合简单分支，却无法自然表达循环与状态更新；而 LangGraph 通过图结构显式建模状态流转，天然支持循环、条件跳转与中间反馈，在复杂、动态、多步骤的 Agent 工作流中展现出强大优势------不仅代码清晰，还易于调试、监控和扩展。

方式	可读性	循环支持	状态管理	扩展性	适用场景
手工 if-else	低	弱	手动	差	超简单线性逻辑
RunnableBranch	中	❌	无	一般	静态分支、无状态流程
LangGraph	高	✅	内置	强	动态决策、多轮 Agent

LangGraph与Dify、n8n等低代码开发工具的比较

相比之下，DIFY 等低代码平台虽然降低了 AI 应用的入门门槛，但其流程编排多为静态、线性、黑盒化设计，难以支持"根据 LLM 输出动态决定检索哪些知识库"或"在循环中实时生成中间反馈"等高级交互逻辑。DIFY 的节点跳转依赖预设条件，无法在运行时动态构建执行路径，更缺乏对状态的细粒度控制。而 LangGraph 以代码为载体，赋予开发者完全的控制权------你可以自由定义节点行为、状态更新规则和跳转逻辑，轻松实现 DIFY 无法胜任的复杂 Agent 工作流。

能力维度	LangGraph	DIFY（当前版本）
编排方式	代码驱动，图结构显式定义（节点 + 边）	可视化低代码拖拽，隐式流程
动态决策支持	✅ 支持运行时根据 LLM/状态动态决定下一步	❌ 仅支持预设条件分支，无法动态生成新路径
嵌套循环/迭代	✅ 原生支持循环、递归、多轮思考-行动闭环	❌ 不支持嵌套循环，只支持一层循环，流程为单向 DAG
中间状态反馈	✅ 可在每一步输出中间结果（如"正在检索..."）	⚠️ 有限，通常仅支持最终输出
多知识库动态路由	✅ 可由 LLM 判断后动态遍历多个知识库	❌ 需预先绑定固定知识库，无法运行时动态扩展

当你的 AI 应用开始"思考"，LangGraph 就是那个值得托付的主编排大脑。

简而言之：DIFY 适合快速搭建标准问答机器人，LangGraph 才是构建真正智能、可推理、会决策的 AI Agent 的利器。

附：项目中要用LangGraph的额外安装

它是完全开源免费的，LangChain官方专门用来应对复杂工作流的。

• LangGraph 是独立的包，不包含在 langchain 核心包中

• 需要 langchain-core >= 0.2.0

• Python >= 3.9

你可以直接在你的requirement.txt里这样声明

# LangChain Core Dependencies (Python 3.13+)
# 核心框架
langchain==0.3.13
langchain-core==0.3.28
langchain-community==0.3.13
langgraph>=0.2.0                  # Agent 工作流框架（支持可视化）