LangGraph 工具详解：构建 AI 多步骤流程的关键利器

在当今 AI 代理（AI Agent）系统迅猛发展的背景下，开发者越来越关注如何高效组织复杂的、多步骤的语言模型交互流程。LangChain 为我们提供了构建语言模型应用的基础能力，但在面对流程管理、状态转移、异步执行等需求时，LangGraph 工具应运而生，成为连接多个语言模型行为、状态和路径的关键框架。

本文将全面介绍 LangGraph 工具的技术原理、使用方式、典型场景与代码实践，帮助开发者理解其在现代 AI 应用中的强大作用。

一、什么是 LangGraph 工具？

LangGraph 是一个基于 LangChain 构建的流程控制框架，用于构建包含条件逻辑、循环、状态切换的语言模型图（Graph-based LLM applications）。

它的核心设计理念源自 有向状态图（Directed State Graph），开发者可以将各个语言模型的步骤抽象为图中的“节点（Node）”，节点之间通过边进行连接，形成完整的 Agent 交互流程。

LangGraph 适用于需要管理复杂交互、长对话上下文、嵌套任务、多 Agent 协作等场景。

特点概述：

二、LangGraph 与 LangChain 的关系

LangChain 是构建语言模型链式调用的基础框架，而 LangGraph 是其上的高级封装，用于构建流程图。

LangGraph 使用 LangChain 的 LLM、PromptTemplate、Tool、Memory 等组件，但提供更高级的流程控制能力，让开发者可以像编排“状态机”一样灵活设计任务流程。

三、核心概念解析

要使用 LangGraph 工具，必须理解以下几个核心概念：

1. Node（节点）

图中的每个 Node 表示一个处理逻辑，可以是一次 LLM 调用、一个函数执行、一个判断分支等。

@tool

def classify(input: str) -> str:

    # 判断输入内容类型

    return "math" if "calculate" in input else "qa"

2. Edge（边）

边表示从一个节点流向另一个节点的路径，可以是条件跳转、固定跳转或循环返回。

graph.add_edge("start", "classifier")

graph.add_conditional_edges("classifier", condition_func, {"math": "math_node", "qa": "qa_node"})

3. State（状态）

LangGraph 使用状态来记录当前执行上下文（如 user input、memory、变量），节点之间可以修改或传递状态。

{

  "input": "What's 2 + 2?",

  "history": [],

  "result": "4"

}

4. Graph（流程图）

Graph 是 LangGraph 的核心容器，所有节点、边和状态都定义在其中。

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph(state_type=MyCustomState)

四、LangGraph 使用流程实战

示例：构建一个数学问答 Agent

这个 Agent 将用户输入分类为“数学”或“问答”，并调用不同模型回答，最后返回结果。

步骤 1：定义状态结构

from typing import TypedDict



class AgentState(TypedDict):

    input: str

    result: str

步骤 2：构建节点逻辑

def classifier(state: AgentState) -> str:

    if any(k in state["input"] for k in ["calculate", "+", "-", "*"]):

        return "math"

    return "qa"



def math_node(state: AgentState) -> AgentState:

    state["result"] = str(eval(state["input"]))

    return state



def qa_node(state: AgentState) -> AgentState:

    # 简化为静态回答

    state["result"] = "This is a general answer."

    return state

步骤 3：构建流程图

from langgraph.graph import StateGraph



builder = StateGraph(AgentState)



builder.add_node("classifier", classifier)

builder.add_node("math_node", math_node)

builder.add_node("qa_node", qa_node)



builder.set_entry_point("classifier")

builder.add_conditional_edges("classifier", classifier, {"math": "math_node", "qa": "qa_node"})



graph = builder.compile()

步骤 4：执行流程

result = graph.invoke({"input": "2 + 2"})

print(result["result"])  # 输出：4

这个案例虽然简单，但它已经展现了 LangGraph 的核心价值：通过节点 + 状态 + 路径的组合，实现复杂语言任务的有序执行。

五、LangGraph 应用场景

1. 多 Agent 协同对话系统

可实现多个角色（如“分析师”、“总结者”、“翻译者”）在流程中协同工作，通过状态图配置交互顺序和条件。

2. AI 助理工具自动化流程

如客户支持系统中，用户输入后由分类器判断是“技术支持”、“售后”、“咨询”，进入不同模块自动应答。

3. 长上下文记忆系统

使用 LangGraph 管理记忆更新逻辑，比如每个步骤后调用 memory_node 存储关键上下文，保持对话状态。

4. 代码生成与执行系统

编写、审查、执行代码各为不同节点，并使用流程图控制代码生命周期管理。

六、LangGraph 与传统工作流框架的比较

LangGraph 是目前唯一专注于语言模型 Agent 级流程控制的图形框架，更适合 LLM 的应用开发。

七、LangGraph 技术发展趋势

1. 多模型融合支持：未来将更好地集成多种语言模型，如 GPT-4o、Claude 3、Gemini 1.5。
2. 可视化工具链：将支持可视化图构建和运行轨迹展示，便于调试和监控。
3. 企业级流程协同：LangGraph 正朝着支持 API 接入、权限管理、数据持久化等方向拓展。
4. 自动化部署支持：计划支持一键部署 LangGraph 工作流到云服务或本地微服务集群。

八、常见问题解答（FAQ）

Q1：LangGraph 可以脱离 LangChain 使用吗？

A：目前不可以，LangGraph 是 LangChain 的高级功能扩展，需依赖其 Tool、Agent、Prompt 等组件。

Q2：LangGraph 支持循环流程吗？

A：支持，可通过条件边或跳转边将节点返回到前一节点，实现循环。

Q3：LangGraph 能用于生产环境吗？

A：可以，LangGraph 已在多家公司用于构建自动对话、AI流程管理、智能客服等系统。

九、结语：LangGraph 是未来 AI 应用的流程大脑

在 LLM 应用开发日趋复杂的今天，仅靠顺序调用语言模型已无法满足需求。LangGraph 工具的出现，标志着 从单步推理到多步骤流程管理 的过渡。

它让我们可以用图形化方式管理 Agent 系统中的每一次调用、判断、协作与记忆，是打造高级 AI 系统不可或缺的“流程大脑”。

如果你正在开发涉及多步骤逻辑的 AI 应用，不妨尝试引入 LangGraph 工具，让你的语言模型真正具备“流程智慧”。

参考资料：

• LangGraph 官方文档
• LangChain GitHub
• LangGraph 示例项目