LangGraph
AI 定位
LangGraph 是 LangChain 生态的底层编排框架，把 Agent 流程建模为「带状态的图」：节点是函数，边是跳转，条件边控制循环与分支。相比高层的框架，它把控制权完全交给开发者，适合需要处理复杂状态、循环、人类介入与多智能体拓扑的生产级场景。
AI 能力评分
智能体能力
5
9.2/10
自动化能力
4
8.5/10
易用性
3
7.0/10
本地部署
5
9.5/10
模型兼容
5
9.5/10
扩展能力
5
9.5/10
中文支持
3
7.5/10
评分综合智能体能力、自动化能力、易用性、本地部署、模型兼容、扩展能力与中文支持，满分 10 分。以上为智算工坊编辑实测 + 社区口碑综合评分。
它到底能干什么
LangGraph 可以为你完成以下工作：
状态图编排
Node+Edge 构建复杂流程
循环与分支
条件边实现 Agent 反思/重试
人机协同
关键点暂停等待人工确认
多智能体拓扑
Supervisor/网络式协作
带状态运行
持久的会话状态管理
生态互通
与 LangChain 生态无缝组合
核心能力
- 图状状态机：把 Agent 流程精确建模为节点与边的有向图
- 循环与条件控制：支持反思、重试、收敛等生产级控制流
- 持久化会话：状态可读写，支持跨任务恢复与检查点
- 人类介入：节点可暂停，等待人工审批后继续
- 多智能体拓扑：Supervisor、层级、网状协作模式
- 可视化调试：LangGraph Studio 查看图与状态流转
适合谁
LangGraph 谁更容易用好它？
AI 小白
★★☆☆☆
概念较重，仅适合有编程基础者
AI 玩家
★★★★☆
可视化调试帮助理解 Agent 内部
程序员
★★★★★
生产级复杂 Agent 首选
内容创作者
★★☆☆☆
非目标人群，门槛偏高
AI 创业者
★★★★☆
技术型团队构建复杂产品可选用
企业用户
★★★★☆
需要工程化与稳定性时很合适
工作原理
- 定义 State（共享状态）与各 Node（节点函数，如调用模型/工具）
- 用边（Edge）与条件边（Conditional Edge）连接节点，构成图
- 运行时图会被执行，条件边根据返回决定跳转/循环/结束
- 支持 checkpoint 持久化，中断后可恢复会话继续执行
支持工具
LangGraph 可连接或调用的工具主要包括：
任意 Python 工具搜索/检索代码执行文件读写外部 APIMCP
安装部署
针对不同环境的安装方式，完整部署教程见本站智能体教程栏目。
Python 环境
pip install langgraph langgraph-checkpoint
可视化调试
pip install langgraph & 使用 LangGraph Studio
推荐算力
根据模型规模与工作流复杂度，LangGraph 推荐的运行环境如下（点击跳转算力中心）：
使用教程
- 1创建 State 类型（字典结构定义共享状态）
- 2定义节点函数，例如调用模型的 node_call_model、调用工具的 node_call_tool
- 3用 StateGraph 把节点连成图，添加条件边实现「工具是否够用」的判断
- 4编译图并运行，传入初始状态观察执行
- 5在生产中加入 checkpoint 与人工介入节点
优缺点
优点
- ✅ 控制级别最高的开源 Agent 框架之一，适合复杂生产流程
- ✅ 图模型可视化，状态流转清晰可调试
- ✅ LangChain 生态打通，工具与模型接入方便
- ✅ 支持持久化、人机协同与多智能体拓扑
缺点
- ❌ 学习曲线陡峭，需理解图/状态机概念
- ❌ 相比高层框架模板少、样板代码多
- ❌ 无开箱 UI，运营层面需自行构建
- ❌ 中文资料相对少，主要依赖官方英文文档
替代方案
如果 LangGraph 不完全满足你的需求，可参考以下替代方案：
常见问题 FAQ
LangGraph 适合初学者吗？
不太适合零基础。它面向需要精细控制流程的开发者，建议先会用 LangChain 再上手。
可以部署到生产吗？
可以，LangGraph Platform 提供托管与自托管部署，具备持久化、监控等能力。
和 CrewAI 怎么选？
追求快速多角色协作选 CrewAI；需要精确控制状态、循环与复杂拓扑选 LangGraph。
能接入中文模型吗？
能，通过 LangChain 可接入通义、DeepSeek 等任意 OpenAI 兼容模型。