先来说说LangGraph和OpenAI的Assistant API的区别吧。Assistant API是个很方便的工具，但它只支持GPT系列模型，如果你想用其他大模型，比如GLM-4、Llama3或者Qwen，就得另寻他路了。相比之下，LangGraph的兼容性强得多，它支持各种在线或开源模型，几乎所有热门的大模型都能接入。这意味着，你可以用它开发更广泛的AI Agent应用，而不被某个厂商绑定。
接入方式上，LangGraph也很人性化。你可以用传统的OpenAI API方式集成，也可以用Ollama或vLLM这样的推理加速库，让整个过程更高效便捷。在AI Agent的构建范式上，LangGraph不只提供预设的ReAct机制，还允许自定义Planning策略，适应不同场景的需求。
从这些角度看，LangGraph的自主性和开放性确实碾压Assistant API。但话说回来，这种灵活性也带来了挑战。LangGraph要求开发者做更多自主工作，底层架构复杂，学习曲线陡峭。我自己实践了好几轮，才勉强上手。即使优化再多，用LangGraph建的Agent效果也不一定超过Assistant API几行代码就能搞定的简单应用。所以，如果你打算入坑，得做好花时间精力的准备——这不是一蹴而就的事儿。
那么，LangGraph到底是什么？从名字就能猜到，它和LangChain脱不了干系。没错，LangGraph就是基于LangChain表达式语言（LCEL）构建的AI Agent开发框架。LangChain从2023年起就活跃起来，现在已经迭代到第三个大版本，主要用来规范大模型的应用。别忘了，大模型本质上只是文本生成器，它们接收输入、输出响应，但无法独立行动。要让它们"动起来"，就需要像LangChain这样的框架来帮忙。
在LangChain的体系中，创建代理（Agent）是个核心用例。它的底层架构分成三个部分：Agent、Message和Toolkits。Agent通常由大语言模型、提示词和输出解析器组成，形成一个Chain来处理输入。输入来源有用户原始输入、模型响应和历史上下文。输出则连接到工具库，根据子任务决定调用哪些工具。
有趣的是，LangChain的Agent不直接执行操作，它只负责决策。实际执行交给AgentExecutor这个"运行时"组件。结合起来，才形成完整的智能体。这套设计很巧妙，但随着AI应用越来越复杂，LangChain的线性序列（基于LCEL的DAG，有向无环图）开始显露出局限性。开发者需要更多循环、分支和复杂交互，这时候LangGraph就应运而生了。
LangGraph的出现，就是为了解决LangChain的线性局限。它用"图"（Graph）取代了AgentExecutor，来管理代理的生命周期，并通过状态跟踪消息，实现循环协调多个链或参与者。这和LangChain把代理当成带工具的对象不同，在LangGraph中，任何可运行的功能——大模型API、AI Agent或线性链——都能作为起点。
举个简单例子来说明吧。想象一个基本的代理模型：用户输入先到"Start"节点（比如一个大模型API），它决定是否需要检索信息。如果需要，就跳到"Action"节点，用工具如Web Search或数据库查询获取数据。然后，再用LLM处理这些信息，生成响应，最后到"End"节点结束。
这里的关键是，每个圆圈是"节点"（Nodes），箭头是"边"（Edges）。LangGraph的工作流就是节点完成任务后，通过边传递消息到下一个节点。消息传递像程序的通用定义：节点处理、发送消息、下一个节点接力，循环往复。这就是LangGraph图算法的核心思想。
再看个复杂点的场景。假设起点是AI Agent，它配置了多个工具。用户问题进来，Agent判断：
不需要工具，直接自然语言响应。比如问"你好"，就回"我是AI助手"。
需要工具，就输出JSON格式的函数调用，比如调用web_search查询"什么是智能体AI"。
如果有多个工具可选，LangGraph用"条件边"决定路径，像if-else语句。通过"Router"组件，基于条件（如是否需要搜索）导向不同节点：搜索路径获取文本，再用LLM处理；直接回答路径用工具格式化输出。
Router的实现有三种方式：提示工程（指导模型特定格式响应）、输出解析器（提取结构化数据）、工具调用（用模型内置功能）。
要让消息顺利传递，LangGraph引入了"State"概念。每次执行启动一个状态，节点处理时修改它，并影响后续操作。这就是共享状态——节点间传递的数据，促进协作和决策。共享状态让LangGraph支持动态交互，构建复杂工作流。
从官方定义，LangGraph是用于构建有状态、多参与者应用的库，特别适合代理和多代理工作流。它的优势包括：
循环和分支：轻松实现条件和循环
持久性：每步自动保存状态，支持暂停、恢复、错误恢复和人机交互
人机交互：中断执行，批准或编辑下一步操作
流支持：节点生成流输出，包括令牌流
与LangChain集成：无缝兼容LangChain和LangSmith，但不强制依赖
既然说了这么多理论，咱们直接上手试试吧。在开始之前，我们需要安装必要的包：
pip install langgraph langchain-openai
如果你用的是国内环境，可能需要配置代理或者使用其他大模型服务。
让我们从一个简单的例子开始——构建一个智能写作助手，它能根据用户需求生成不同类型的文本。
1. 基础设置
import osfrom typing import TypedDict, Annotatedfrom langgraph.graph import StateGraph, END, STARTfrom langgraph.graph.message import add_messagesfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 设置API密钥os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"# 初始化模型llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.7)
2. 定义状态
在LangGraph中，状态是整个工作流的核心，它存储了流程中的所有信息：
class WritingState(TypedDict): messages: Annotated[list, add_messages] content_type: str tone: str length: str draft: str final_output: str
这个状态定义了我们写作助手需要跟踪的所有信息。
3. 创建节点函数
节点是工作流中的每个处理步骤，我们需要定义几个关键节点：
def analyze_request(state: WritingState): """分析用户请求，确定内容类型和写作参数""" user_message = state["messages"][-1].content analysis_prompt = f""" 分析以下用户请求，提取关键信息： 用户请求：{user_message} 请以JSON格式回复，包含： - content_type: 内容类型（如：博客文章、邮件、报告等） - tone: 语调（如：正式、友好、专业等） - length: 长度要求（如：短、中、长） """ response = llm.invoke(analysis_prompt) # 这里简化处理，实际项目中你可能需要更复杂的解析逻辑 return { "content_type": "博客文章", "tone": "友好", "length": "中等" }def generate_outline(state: WritingState): """根据分析结果生成大纲""" user_message = state["messages"][-1].content outline_prompt = f""" 用户需求：{user_message} 内容类型：{state['content_type']} 语调：{state['tone']} 长度：{state['length']} 请为此需求生成一个详细的大纲。 """ response = llm.invoke(outline_prompt) return {"draft": response.content}def write_content(state: WritingState): """基于大纲生成最终内容""" user_message = state["messages"][-1].content writing_prompt = f""" 用户需求：{user_message} 内容大纲：{state['draft']} 请根据大纲创作完整的{state['content_type']}， 语调要{state['tone']}，长度{state['length']}。 """ response = llm.invoke(writing_prompt) return {"final_output": response.content}4. 构建工作流图
现在我们把这些节点连接起来：
def create_writing_workflow(): # 创建状态图 workflow = StateGraph(WritingState) # 添加节点 workflow.add_node("analyze", analyze_request) workflow.add_node("outline", generate_outline) workflow.add_node("write", write_content) # 定义流程 workflow.add_edge(START, "analyze") workflow.add_edge("analyze", "outline") workflow.add_edge("outline", "write") workflow.add_edge("write", END) # 编译图 app = workflow.compile() return app5. 测试运行
def main(): # 创建工作流 app = create_writing_workflow() # 准备初始状态 initial_state = { "messages": [{"role": "user", "content": "帮我写一篇关于Python学习心得的博客文章"}], "content_type": "", "tone": "", "length": "", "draft": "", "final_output": "" } # 运行工作流 result = app.invoke(initial_state) print("=== 最终输出 ===") print(result["final_output"])if __name__ == "__main__": main()上面的例子是线性流程，但实际应用中我们经常需要根据不同条件选择不同路径。让我们看看如何添加条件分支：
def should_revise(state: WritingState): """判断是否需要修订内容""" # 这里可以添加更复杂的判断逻辑 # 比如内容质量检查、长度检查等 content_length = len(state["final_output"]) if content_length < 200: return "revise" else: return "end"def revise_content(state: WritingState): """修订内容""" revise_prompt = f""" 原始内容：{state['final_output']} 这个内容似乎太短了，请扩展并改进内容， 使其更加详细和有用。 """ response = llm.invoke(revise_prompt) return {"final_output": response.content}# 在工作流中添加条件分支def create_advanced_workflow(): workflow = StateGraph(WritingState) # 添加所有节点 workflow.add_node("analyze", analyze_request) workflow.add_node("outline", generate_outline) workflow.add_node("write", write_content) workflow.add_node("revise", revise_content) # 定义流程 workflow.add_edge(START, "analyze") workflow.add_edge("analyze", "outline") workflow.add_edge("outline", "write") # 添加条件分支 workflow.add_conditional_edges( "write", should_revise, { "revise": "revise", "end": END } ) workflow.add_edge("revise", END) return workflow.compile()1. 状态管理
状态是整个流程的核心，设计时要考虑所有需要传递的信息
使用TypedDict可以获得更好的代码提示和类型检查
2. 错误处理
def safe_node_execution(func): """装饰器：为节点添加错误处理""" def wrapper(state): try: return func(state) except Exception as e: print(f"节点执行出错：{e}") return {"error": str(e)} return wrapper@safe_node_executiondef your_node_function(state): # 你的节点逻辑 pass3. 调试技巧
在开发过程中，你可以添加日志来跟踪流程：
def debug_state(state: WritingState): """调试节点：打印当前状态""" print("=== 当前状态 ===") for key, value in state.items(): if isinstance(value, str) and len(value) > 100: print(f"{key}: {value[:100]}...") else: print(f"{key}: {value}") print("==================") return {}基于我的使用经验，LangGraph特别适合以下场景：
复杂的对话系统：需要记住上下文，根据不同情况选择不同回复策略
数据处理流水线：多步骤的数据清洗、分析、生成报告
内容创作工具：像我们刚才的例子，需要分析、规划、创作、修订的多步流程
客户服务自动化：根据问题类型路由到不同处理流程
总的来说，LangGraph是AI Agent开发的进阶工具，它从LangChain演化而来，解决了线性链的痛点，通过图结构实现更智能的交互。我在实际项目中用它建过几个代理，虽然上手难，但一旦掌握，灵活性爆表。如果你对AI开发感兴趣，不妨从官方文档入手，结合代码实践。记住，罗马不是一天建成的，多试多调，你会发现它的魅力。
建议大家从简单的线性流程开始，逐步添加条件分支和复杂逻辑。记住，好的工作流设计关键在于：
清晰的状态定义
职责单一的节点函数
合理的流程控制
