LangGraph

LangGraph 简介

LangGraph 是一个低层级的编排框架和运行时，由 LangChain Inc（LangChain 的创建者）构建，用于构建、管理和部署长时间运行的有状态智能体。据官网介绍，LangGraph 专注于智能体编排，不抽象提示词或架构，为开发者提供对智能体行为的细粒度控制。它可以独立于 LangChain 使用。

核心概念

LangGraph 将智能体建模为图：节点是函数（工作单元），边定义节点之间的转换和执行顺序，节点共享一个类型化的状态对象，该对象可以被更新和读取。由于 LLM 智能体的计算图是循环的，LangGraph 基于 BSP/Pregel 执行算法而非 DAG 算法构建，支持确定性并行执行，完全支持循环、分支和动态控制流（如 Send API 和 Command 原语）。其运行时灵感来自 Pregel 和 Apache Beam，公共接口则受 NetworkX 启发。

核心能力

LangGraph 的核心能力面向生产级智能体工作负载：通过检查点实现持久执行、流式输出、人机交互中断与恢复、无数据竞争的安全并行化、任务队列和追踪。其持久化层通过检查点器提供短期记忆，保存线程图状态的快照，以便在失败后恢复执行；通过存储提供长期记忆，跨会话和线程持久化应用定义的数据。interrupt() 函数允许开发者暂停图以进行人工审批或输入，并使用 Command 原语恢复，而无需重做已完成的工作。

平台与 SDK

LangGraph 提供两个开发者 SDK：StateGraph 接口和命令式/函数式 API，它们运行在称为 PregelLoop 的公共运行时上，该运行时为每次智能体调用规划和执行计算图。LangChain 更高级的智能体也构建在 LangGraph 之上，以获得持久执行、流式、人机交互和持久化能力。需要将确定性手工编码步骤与 LLM 驱动的智能体步骤混合的开发者，可以直接使用 LangGraph 进行重度定制和控制延迟。

部署与平台

对于生产部署，LangGraph 应用运行在 LangSmith Deployment（前身为 LangGraph Platform）上，这是一个专为智能体工作负载构建的托管工作流编排运行时，支持 Cloud（由 LangChain 在 AWS 和 GCP 上管理）、混合和自托管 Kubernetes 选项。开发者使用 LangGraph CLI 和应用模板进行部署，并可以通过 RemoteGraph 从客户端代码调用已部署的图，就像调用本地编译图一样。LangGraph 文档原位于 langchain-ai.github.io/langgraph，现已移至 docs.langchain.com，其中发布了 API 参考、概念指南和教程。

开源与许可

LangGraph 开源核心采用 MIT 许可证，免费使用。Python 包 langgraph 可在 PyPI 上获取，要求 Python >= 3.10；JavaScript/TypeScript 等效包为 @langchain/langgraph（LangGraph.js）。两者提供相同的基于 StateGraph 的 API，用于构建可编译、可调用的智能体图。