为何使用 LangGraph？

它赋予 Agent 显式、可控的状态与流程，比自由循环更可靠。

用 LangGraph 必须搭配 LangChain 吗？

不必——LangGraph 可独立运行：节点就是普通函数，里面想调用哪家模型 SDK 都行。需要现成的检索器或工具时，LangChain 组件能自然接入，但状态图引擎本身对它并无硬依赖。

何时该用 LangGraph 而不是普通 LangChain chain？

需要循环、分支、状态持久化或多 Agent 协作时用 LangGraph。若只是单次线性调用，普通 chain 甚至直接调 SDK 更简单也更够用。

开源高级

LangGraph

Name: LangGraph
Author: LangChain

LangGraph 是 LangChain 团队推出的底层编排框架，用于构建有状态、多步骤的 Agent 工作流。它提供执行流程的精细控制，支持持久化状态、人机协作检查点和循环——适合需要超越简单链式排序的复杂 Agent。

资源概览

《LangGraph》是 AI Resource Hub 收录的一份「开源」类资源，归属 AI 智能体分类，适合高级水平的学习者。该资源由 LangChain 提供，最近更新于 2026-06-25，本站编辑评分为 4.6/5。点击右侧「访问资源」可前往原始页面。

编辑结论

LangGraph 是当你的 Agent 需要记忆、循环和真正控制权时的首选框架——简单链与自由循环开始力不从心之处。显式状态图让复杂、有状态的工作流变得可调试，一流的持久化、流式与人机协同支持确实出类拔萃。它可独立运行——节点就是普通函数——但图抽象本身是不小的概念负担，简单提示词并不需要它。复杂 Agent 从这里开始；单次线性调用，留在普通 chain 即可。