LangGraph

第一章：先搞懂 LangGraph 是什么

1.1 用生活比喻理解

想象你要开一家"智能客服公司"。客户打电话进来，需要经历几个步骤：

1. 接听：记录客户问题

2. 判断：这个问题简单还是复杂？

3. 处理：简单的直接回答，复杂的转给专家

4. 收尾：确认客户满意，记录结果

如果这是一个固定的流程，用普通代码写 if...else 就够了。但现实是：客户可能会追问，你回答完一个还要接着回答下一个；有时候需要查资料，查完再回来接着聊。

LangGraph 就是帮你把这种"需要来回跳转、需要记住上下文 "的流程，画成一张图来管理。

1.2 一句话定义

LangGraph 是一个用"图"来编排 AI 工作流的框架。你把每个步骤写成一个函数（节点），用箭头（边）把函数连起来，框架会自动按顺序执行、传递数据、管理状态。

1.3 和普通写代码有什么区别？

普通写法：

python

def handle_customer(question):
    if is_simple(question):
        answer = simple_answer(question)
    else:
        answer = expert_answer(question)
    return answer

这种写法只能一条路走到黑。如果专家回答完，客户又追问，你很难把"追问"重新接回流程里。

LangGraph 写法：把每个步骤变成节点 ，用边 控制"下一步去哪"，可以随时绕回来重新走。