2025 LangGraph AI 工作流引擎｜可视化多 Agent 协作＋节点扩展教程

1. 🎯 为什么 2025 年你一定要会 LangGraph

LangGraph 是 LangChain 团队 2024 年开源的图式 Agent 编排框架，2025 Q2 发布 Cloud-Native GA，支持 Serverless 自动扩缩 与 零停机热更新。一句话：如果你想让多个大模型像一支足球队一样配合，LangGraph 就是教练。

2. 🌐 10 分钟极速体验：零代码上线第一个多 Agent 工作流

2.1 准备账号

2.2 在 LangGraph Cloud 创建项目

1. 登录 → New Project → 选择模板 Multi-Agent Travel Planner
2. 点击 Visual Editor

📌 画布说明（表格速查）

3. 点击 Deploy → 获得 HTTPS Endpoint：
   https://api.langgraph.app/run/travel-planner-{your-id}

4. 用 curl 测试：

curl -X POST https://api.langgraph.app/run/travel-planner-{your-id} \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"带爸妈去东京5天，预算2万，行程不要太累"}'

返回结果（截断）：

{
  "status": "success",
  "plan": {
    "flights": {...},
    "hotels": {...},
    "itinerary": {...}
  },
  "total_cost": "¥19,800"
}

3. 🛠️ 可视化画布实操：节点扩展与并行编排

3.1 本地开发环境 3 行命令

pip install "langgraph[cli]"  # 官方 CLI
langgraph new multi-agent-tutorial
cd multi-agent-tutorial && langgraph up
# 浏览器自动打开 http://localhost:8000/ui

3.2 新增自定义节点：价格监控器

需求：在旅行规划结束后，每 12 小时监控机票价格变化，降价即推送。

步骤 1：编写节点函数

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict

class TravelState(TypedDict):
    plan: dict
    alerts: list

def price_monitor(state: TravelState):
    # 调用 Skyscanner API 获取最新价格
    new_price = skyscanner.fetch(state["plan"]["flights"]["id"])
    if new_price < state["plan"]["flights"]["price"]:
        state["alerts"].append({"type": "price_drop", "new_price": new_price})
    return state

步骤 2：插入循环边

builder = StateGraph(TravelState)
builder.add_node("planner", planner)
builder.add_node("monitor", price_monitor)

# 先规划，再进入监控循环
builder.add_edge("planner", "monitor")
builder.add_edge("monitor", "monitor")  # 自循环

步骤 3：在 UI 中可视化调试

本地 UI 支持拖拽添加节点，右键节点 → Edit Node 可直接修改 Python 代码并热重载。

4. 三大真实落地场景（含可运行代码）

4.1 场景 A：AI 新闻编辑部

代码片段（精简）：

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

interviewer = create_react_agent(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    tools=[JinaReader(), GoogleFactCheck()]
)

4.2 场景 B：企业级客服工单

• 工单量：日均 2 万
• Agent 数：8（路由、退款、技术、投诉…）
• SLA：首次响应 ;30 秒，解决率 92%

4.3 场景 C：金融风控多智能体

全部节点通过 共享内存 传递 RiskState，延迟 2 秒。

5. 📊 性能、成本、可观测性：生产级 checklist

5.1 性能调优表

5.2 成本监控面板

使用 LangSmith Cost Dashboard

• 📊 实时 Token 费用
• 🔔 预算阈值告警
• 📈 模型级对比（图 3）

5.3 可观测性 4 件套

6. 🏁 结语

如果你在 2025 年想让 AI 真正“协作”而非“单打独斗”，LangGraph 是目前最成熟的选择。