LangGraph
LangGraph ist LangChains Open-Source-Orchestrierungsframework zum Aufbau robuster, lang laufender, zustandsbehafteter KI-Agenten mit dauerhafter Ausführung, Speicher, menschlicher Kontrolle und graphbasierten Workflows.
Überblick
LangGraph hilft Entwicklern, zustandsbehaftete, lang laufende KI-Agenten zu erstellen, die Ausführungszustände speichern, von Checkpoints fortsetzen, Werkzeuge und Teilgraphen koordinieren und menschliche Aufsicht bei komplexen Ausführungsabläufen unterstützen können.
Kernfunktionen & Fähigkeiten
Ideal für KI-Ingenieure, Agentenentwickler, LangChain-Nutzer, Backend-Ingenieure, Plattformteams, LLM-App-Entwickler, Unternehmens-KI-Teams, Automatisierungsingenieure, KI-Infrastrukturteams, Forschungsteams, Workflow-Orchestrierungsteams und Entwickler, die zuverlässige Tool-verwaltete Agenten, Multi-Agenten-Systeme und produktionsreife LLM-Anwendungen bauen.
- Erstellen Sie zustandsbehaftete KI-Agenten, die den Ausführungszustand speichern, von Checkpoints fortsetzen und Ausfälle überstehen
- Entwerfen Sie graphbasierte Agenten-Workflows mit Knoten, Kanten, Verzweigungen, Teilgraphen, Streaming und Werkzeugaufrufen
- Fügen Sie menschliche Kontrolle hinzu, indem Sie den Agentenzustand während der Ausführung inspizieren und ändern
- Verwenden Sie Kurzzeit- und Langzeitspeicher, um persistentes Denken über Sitzungen hinweg zu unterstützen
- Debuggen, verfolgen, bewerten und setzen Sie Agenten-Workflows mit LangSmith und dem breiteren LangChain-Ökosystem ein
Trendige Anwendungsfälle
Warum Entwickler LangGraph wählen
Besuchen Sie das LangGraph-GitHub-Repository oder die offizielle LangChain-Dokumentation, um Konzepte, Schnellstarts, Anleitungen und API-Referenzen zu prüfen. Entwickler können das Python-Paket mit pip install -U langgraph installieren, einen Graphen mit der Graph-API oder Functional API erstellen, Zustand, Werkzeuge, Speicher, Checkpointing und menschliche Kontrolle hinzufügen und Workflows mit LangSmith debuggen und beobachten. JavaScript- und TypeScript-Teams können LangGraph.js für äquivalente Agenten-Orchestrierungsworkflows verwenden.
„LangGraph gibt Entwicklern Low-Level-Kontrolle über zustandsbehaftete Agenten-Orchestrierung, wodurch lang laufende KI-Workflows zuverlässiger, überprüfbarer und produktionsreif werden.“
Erste Schritte mit LangGraph
Durch die Kombination von graphbasierter Orchestrierung, dauerhafter Ausführung, Checkpointing, Speicher, menschlicher Kontrolle, Debugging, Beobachtbarkeit und LangChain-Ökosystem-Integrationen bietet LangGraph Entwicklern eine zuverlässige Grundlage zum Aufbau produktionsreifer KI-Agentensysteme.
Öffne das Tool und prüfe die zentrale Produkterfahrung.
Erstelle ein Konto oder greife auf deinen bestehenden Workspace zu.
Nutze eine eigene Aufgabe, um Geschwindigkeit, Qualität und Passung zu bewerten.
Prüfe ähnliche KI-Tools, bevor du eine endgültige Entscheidung triffst.
LangGraph
LangChain ist der Ersteller von LangGraph, einem Open-Source-Low-Level-Orchestrierungsframework zum Aufbau zustandsbehafteter Agenten, dauerhafter Ausführungsworkflows, speicherfähiger Agenten, menschlicher Kontrollsysteme, Multi-Agenten-Workflows, Debugging und produktionsreifer KI-Agenten-Bereitstellung.
LangGraph ist ein Low-Level-Orchestrierungsframework und Laufzeitumgebung von LangChain zum Erstellen, Verwalten und Bereitstellen zuverlässiger KI-Agenten. Es ist für lang laufende, zustandsbehaftete, kontrollierbare Agenten-Workflows konzipiert, bei denen Entwickler dauerhafte Ausführung, Checkpointing, Speicher, menschliche Aufsicht, Verzweigungen, Teilgraphen, Streaming, Debugging, Beobachtbarkeit und Produktionseinsatz benötigen. LangGraph kann eigenständig oder mit dem breiteren LangChain-Ökosystem verwendet werden, einschließlich LangChain-Komponenten, LangSmith-Tracing und -Evaluation, Deep Agents, LangGraph.js und LangSmith-Bereitstellungsinfrastruktur. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die mehrstufige Agenten, Multi-Agenten-Systeme, Workflow-Graphen, Tool-verwaltete Agenten, Unternehmens-Agentenplattformen und produktionsreife LLM-Anwendungen mit Zustandspersistenz und Zuverlässigkeit bauen.
github.com/langchain-ai/langgraph
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