第 14 章 · LangGraph4j 入门：AI Agent 什么时候该上状态图

版本：LangGraph4j 1.8.25 （Java 17+）；业务侧对齐 Spring AI 2.0.1 。 目标：弄清图编排解决什么问题；先认能力全貌；再把 AgentState、StateGraph、CompiledGraph 对上号。

单轮 ChatModel.call / ChatClient 适合「问一句、答一句」。流程一旦出现多步、分支、循环、人审、按会话恢复，堆在一个大方法或一串 if-else 里会很难改、很难测。

LangGraph4j 用状态图描述这类流程：

节点：做一步计算（改状态）
边：决定下一步去哪
共享状态：各节点读写的同一份数据

节点算；边决定往哪走；Channels 决定结果怎么合进状态。

上图是常见拓扑：START → call_model → 条件边，一边到 tools（可环回模型），一边到 END。右侧是共享状态与三层配置。

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14.1 能力覆盖范围

先认脸，不必背 API。九块按用途分成三层：

层	能力块	做什么
底座	State / Channels	共享状态怎么存、怎么合并（覆盖或追加）
底座	StateGraph	节点、边、START / END，画出蓝图
底座	Compile / 运行	compile 成可执行图；invoke / stream
流程	路由 / 循环	条件下一跳、工具环、recursionLimit
流程	并行 / 子图	扇出合并、把子流程嵌进大图
流程	异步 / 流式	节点异步执行、中间结果往外推
工程	Checkpoint / HITL	快照落盘、人审中断、按 threadId 恢复
工程	AgentExecutor	预置 ReACT（模型 ↔ 工具）执行器
工程	Studio / OTEL	可视化调试、链路观测

怎么用这张图：

• 没有底座三块，其它都挂不上。

• 拓扑简单时，路由 / 并行可以后加。

• 要人审或要按会话恢复，才认真上 Checkpoint。

• 标准「模型叫工具再叫模型」可直接用 AgentExecutor；业务边很定制再自建 StateGraph。

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14.2 核心抽象

StateGraph（蓝图）
    → compile(CompileConfig)
    → CompiledGraph（可执行图）
         → invoke / stream（带 RunnableConfig）

概念	类型 / 入口	管什么
状态	AgentState + Channels	键、默认值、合并规则（覆盖 / 追加）
节点	NodeAction（或异步变体）	读状态，返回部分更新 Map
边	固定边 / 条件边（EdgeAction）	下一个节点 id，或 END
命令	Command	边动作里可同时带「下一跳 + 状态更新」
端点	START / END	图的入口与出口（特殊节点 id）
编译	CompileConfig	Saver、中断点、recursionLimit（默认 25）
运行	RunnableConfig	尤其是 threadId（有 Saver 时的会话键）

消息列表这类「越跑越长」的字段，用 Channels.appender(...)（或允许重复的 appenderWithDuplicate）。旧资料里的 MessageChannel 已删除，不要再按那个名字找 API。

节点返回的是增量 ，不是整份新状态；也不要改 state.data() 里的可变集合------合并交给 Channel。

三层配置不要混：

层	类型	何时定	典型内容
蓝图	StateGraph	写代码时	有哪些节点、边怎么连
编译	CompileConfig	compile(...) 时	CheckpointSaver、interrupt、递归上限
单次运行	RunnableConfig	每次 invoke / stream	threadId、与本次恢复相关的参数

有 Saver 时，threadId 就是会话键 ：同一用户连续对话应复用同一 threadId；多用户绝不能共用一个默认值，否则检查点会串台。

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14.3 最小形态

下面这段不接模型，只说明「状态 → 节点 → 边 → 编译 → 运行」怎么串（START / END 来自 StateGraph 的静态常量）：

import static org.bsc.langgraph4j.StateGraph.END;
import static org.bsc.langgraph4j.StateGraph.START;
​
public class HelloState extends AgentState {
    public HelloState(Map<String, Object> initData) {
        super(initData);
    }
​
    public Optional<String> greeting() {
        return value("greeting");
    }
}
​
Map<String, Channel<?>> schema = Map.of(
        "greeting", Channels.base(() -> "")
);
​
NodeAction<HelloState> greet = state -> {
    String name = state.<String>value("name").orElse("world");
    return Map.of("greeting", "Hello, " + name + "!");
};
​
CompiledGraph<HelloState> graph = new StateGraph<>(schema, HelloState::new)
        .addNode("greet", greet)
        .addEdge(START, "greet")
        .addEdge("greet", END)
        .compile();
​
graph.invoke(Map.of("name", "LangGraph4j"))
        .ifPresent(s -> System.out.println(s.greeting().orElse("")));
// → Hello, LangGraph4j!

读这段时抓住四点：

1. schema 声明每个键如何合并；节点只返回要改的键。

2. addNode / addEdge 画蓝图；START / END 是端点。

3. compile() 得到 CompiledGraph；无参编译 ≈ 默认 CompileConfig（无 Saver，recursionLimit = 25）。

4. invoke(初始数据) 跑一轮，拿到最终状态。

接模型、工具循环、Checkpoint，都是在这个骨架上加节点与配置，而不是换一套运行时。

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14.4 和 Spring AI 怎么分工

问题	放哪
调哪家模型、Tool、RAG、MCP、流式 SSE	Spring AI
多步流程、环、条件分支、人审中断、按 thread 恢复、子图	LangGraph4j
节点里要不要调模型	图节点内调用 ChatModel / ChatClient，或使用预置 Agent 执行器

Spring AI   = 模型与周边能力（会不会说、会不会用工具、会不会检索）
LangGraph4j = 流程资产（先干什么、再干什么、失败 / 人审怎么走）

标准 ReACT（模型 ↔ 工具循环）可用预置 Agent 执行器直接得到一张图；拓扑与业务边强绑定（审批、多专家分工、子流程复用）时，再自建 StateGraph。

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14.5 何时上图

场景	是否上图	原因
FAQ、单轮问答	否	一次 call / stream 即可
记忆 + 少量 Tool	通常否	ChatClient + Advisor 已够
多分支（审单 / 拒答 / 转人工）	是	分支要显式边，不能靠模型自觉
工具循环要可控退出	是	要管轮次、终止条件与中间态
人审通过后再继续	是	需要中断点与按 threadId 恢复
并行扇出再合并	是	需要并行节点与状态合并规则

上图的成本是：状态 schema、失败策略、测试与观测。需求还没到这一步时，先把 Spring AI 主链做稳更划算。

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14.6 小结

记住	含义
能力块	九块先认脸；底座是 State → Graph → Compile
状态图	节点算、边路由、Channels 合并
蓝图 → 编译 → 运行	StateGraph → CompiledGraph → invoke / stream
三层配置	图结构 / 编译选项 / 单次 threadId 分开
与 Spring AI	能力底座 vs 流程编排，不是互相替代