LangGraph
用图结构组织和管理 AI 工作流的编排框架
简介
LangGraph 是 LangChain 生态的工作流编排框架，采用图数据结构来组织和管理复杂的 AI 智能体协作流程。它允许多个智能体分工协作，类似项目负责人安排团队工作。
核心设计理念
1. 图结构工作流
- 节点：代表智能体或处理步骤
- 边：代表数据流动和控制转移
- 循环：支持迭代和重试机制
- 条件分支：根据输出动态选择路径
2. 有状态执行
- 内置状态管理
- 支持断点续跑
- 中间结果持久化
- 执行轨迹可追溯
3. 多代理协作
- 智能体分工明确
- 信息传递标准化
- 任务自动分配
- 结果自动汇总
不同素材中的观点
来自 2026-04-29-yupi-ai-guide-programming-tech：
- 构建有状态、多代理的企业级 AI 大项目
- 用图的结构组织和管理 AI 工作流
- 多个 AI 智能体分工协作（文字、图片、排版）
- LangGraph 是项目负责人安排工作流程
来自 2026-05-31-woshipm-100rmb-production-rag：
- 十节点状态机 RAG 管道是 LangGraph 在生产级 RAG 中的典型应用：classify → decompose/rewrite → HyDE（可选）→ retrieve → rerank → compress → generate → evaluate → 重写循环。查询先分类（factual/comparative/general），不同类型走不同路径，最终通过评估节点形成可调优闭环
- 节点命名约束：LangGraph 节点名不得与 RAGState 字段同名（如 grade 节点需改名为 evaluate），否则编译失败。这是使用 LangGraph 时容易忽略的命名空间冲突陷阱
- 规格驱动开发中 LangGraph 节点定义是方案文档（约 440 行 hashed-gliding-metcalfe.md）的核心内容之一，先定义节点职责和数据流再生成代码，使架构在第一天就清晰
- 十节点 DAG 覆盖了从查询分类到最终输出的完整 RAG 处理链路，比简单的”检索+生成”两节点方案多出分类、HyDE、Rerank、压缩、评估五个关键环节，是生产级 RAG 的必要复杂度
协作示例：内容生产流水线
- 文字智能体：负责撰写正文内容
- 图片智能体：负责生成配图和插图
- 排版智能体：负责整体布局和格式调整
- LangGraph：协调三者工作顺序和数据传递
实用信息
官方资源
- 官网：https://www.langchain.com/langgraph
- 文档：LangGraph 官方文档
适用场景
- 复杂多步骤 AI 工作流
- 多智能体协作系统
- 需要状态管理的应用
- 企业级 AI 项目
与其他框架对比
| 维度 | Spring AI | LangChain4j | LangGraph |
|---|---|---|---|
| 定位 | 大模型对接 | 智能体开发 | 工作流编排 |
| 复杂度 | 低 | 中 | 高 |
| 适用 | 简单集成 | 单体 Agent | 多 Agent 协作 |