概览
LangGraph 帮助开发者构建有状态、长时间运行的 AI 代理，这些代理能够在故障中持续，支持从检查点恢复，协调工具和子图，并在复杂执行流程中支持人类监督。
核心功能与能力
适合 AI 工程师、代理开发者、LangChain 用户、后端工程师、平台团队、LLM 应用构建者、企业 AI 团队、自动化工程师、AI 基础设施团队、研究团队、工作流编排团队以及构建可靠的使用工具代理、多代理系统和生产级 LLM 应用的开发者。
- 构建能够持久执行状态、从检查点恢复并在故障中存活的有状态 AI 代理
- 设计基于图的代理工作流，包含节点、边、分支、子图、流式传输和工具调用
- 通过在执行过程中检查和修改代理状态，实现人机交互审核
- 使用短期和长期记忆支持跨会话的持久推理
- 使用 LangSmith 和更广泛的 LangChain 生态系统调试、跟踪、评估和部署代理工作流
热门用例
开发者选择 LangGraph 的原因
访问 LangGraph GitHub 仓库或官方 LangChain 文档，查看概念、快速入门、指南和 API 参考。开发者可以通过 pip install -U langgraph 安装 Python 包，使用 Graph API 或 Functional API 构建图，添加状态、工具、记忆、检查点和人机交互控制，然后使用 LangSmith 调试和观察工作流。JavaScript 和 TypeScript 团队可以使用 LangGraph.js 实现等效的代理编排工作流。
“LangGraph 为开发者提供了对有状态代理编排的低级控制，使长时间运行的 AI 工作流更可靠、可检查且适合生产环境。”
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通过结合基于图的编排、持久执行、检查点、记忆、人机交互控制、调试、可观测性和 LangChain 生态系统集成，LangGraph 为开发者提供了构建生产级 AI 代理系统的可靠基础。
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LangGraph
LangChain 是 LangGraph 的创建者，LangGraph 是一个开源的低级编排框架，用于构建有状态代理、持久执行工作流、支持记忆的代理、人机交互系统、多代理工作流、调试和生产 AI 代理部署。
LangGraph 是 LangChain 提供的低级编排框架和运行时，用于构建、管理和部署可靠的 AI 代理。它设计用于长时间运行、有状态、可控的代理工作流，开发者需要持久执行、检查点、记忆、人类监督、分支、子图、流式传输、调试、可观测性和生产部署。LangGraph 可以独立使用，也可以与更广泛的 LangChain 生态系统配合使用，包括 LangChain 组件、LangSmith 跟踪和评估、Deep Agents、LangGraph.js 以及 LangSmith 部署基础设施。它特别适合构建多步骤代理、多代理系统、工作流图、使用工具的代理、企业代理平台和需要状态持久性与可靠性的生产级 LLM 应用的开发者。
github.com/langchain-ai/langgraph
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