LangGraph入门学习资料

最推荐的学习顺序

LangGraph 官方 Overview
先看这个，理解 LangGraph 是什么。官方定义里它是用于构建、管理、部署 long-running、stateful agents 的低层编排框架，重点是状态、持久化、流式、人机协作等能力。
LangGraph 官方 Quickstart
第一份真正动手资料。它会带你写一个 calculator agent，覆盖 StateGraph、TypedDict state、node、edge、conditional edge、tool node、compile()、invoke()。
LangChain Academy: Introduction to LangGraph
免费官方课程。适合系统学，课程包括 simple graph、router、agent、memory、streaming、breakpoints、human feedback、subgraphs、map-reduce、deployment 等。
Thinking in LangGraph
等你写过第一个 demo 后再看。这个更像"怎么用 LangGraph 的方式思考问题"，会帮你从普通函数流程切换到 state graph 思维。
Workflows and Agents
这篇适合进阶，理解 workflow 和 agent 的区别：什么时候应该写确定性流程，什么时候让 LLM 自己决定下一步。
LangGraph GitHub
看 README、examples、issues。适合查真实示例和 API 变化。

中文资料

AI 中文文档：LangGraph 中文文档
中文入门可以看这个。它有首页、教程、操作指南、概念指南、参考等栏目，适合辅助理解。中文翻译类资料可能滞后，所以代码最终还是以官方英文文档为准。
B 站 / 中文博客搜索关键词：
LangGraph 入门
LangGraph StateGraph
LangGraph TypedDict
LangGraph tool calling
LangGraph memory checkpointer
LangGraph human in the loop

如果你只学 Python，路线可以这样走

第 1 天：看 Overview + Quickstart，跑通第一个 graph。

第 2 天：重点理解 StateGraph、state、node、edge、conditional_edges。

第 3 天：学 tool calling，也就是"模型决定是否调用工具"。

第 4 天：学 checkpointer / memory，理解为什么 LangGraph 适合多轮 agent。

第 5 天：学 streaming 和 interrupt，也就是流式输出和人工确认。

第 6-7 天：做一个小项目，比如"带记忆的天气/搜索助手"。

先别急着看太多

你现在 Python 还在学 class、TypedDict，我建议你先重点啃这三个概念：

kotlin 复制代码

class State(TypedDict):
    messages: list

ini 复制代码

graph = StateGraph(State)

python 复制代码

def node(state: State):
    return {"messages": [...]}

LangGraph 一开始最核心就这件事：定义一个 state，然后让多个节点不断读取 state、返回新的 state 更新。

这根线抓住了，后面 agent、memory、tool calling 都会顺很多。