什么是 LangGraph？

引言

在构建智能应用的过程中，我们经常需要让 AI 系统能够自主决策、动态调整执行路径。传统的链式结构虽然可靠，但缺乏灵活性。LangGraph 正是为了解决这一问题而诞生的框架。

本节将带你深入理解 LangGraph 的核心概念，了解它如何改变我们构建 AI 应用的方式，以及它与传统方法的本质区别。

核心概念解释

LangGraph 的定义

LangGraph 是一个用于构建智能代理（Agent）应用的 JavaScript/TypeScript 框架。它将 LLM 应用的控制流程建模为图结构，其中：

节点（Nodes） 代表不同的功能组件
边（Edges） 代表信息流和控制流
状态（State） 代表应用的当前快照

核心理念

LangGraph 的核心理念是让 LLM 能够自主决定应用的执行路径，而不是按照预定义的固定步骤执行。

图结构 vs 链式结构

让我们通过可视化图表来理解两种架构的区别：

关键特性对比

链式结构 (Chain)

特点：

✅ 高度可靠和可预测
✅ 易于理解和调试
❌ 执行路径固定
❌ 缺乏动态决策能力
❌ 难以处理复杂场景

适用场景：

简单的数据处理流程
固定的业务逻辑
对可预测性要求极高的场景

图结构 (Graph)

特点：

✅ 动态控制流
✅ LLM 自主决策
✅ 支持复杂交互
✅ 高度可扩展
⚠️ 需要更多的设计考虑

适用场景：

智能代理系统
复杂的多步骤任务
需要动态决策的应用
人机交互场景

LangGraph 的核心构建块

理解 LangGraph 需要掌握四个核心概念：

1. 状态（State）

状态是贯穿整个图执行过程的数据容器。所有节点都可以读取和修改状态。

// 使用 Annotation 定义状态结构
const StateAnnotation = Annotation.Root({
  messages: Annotation<BaseMessage[]>({
    reducer: messagesStateReducer,
    default: () => [],
  }),
  step: Annotation<number>({
    default: () => 0,
  }),
});

状态定义了「数据长什么样」以及「数据如何更新」（通过 reducer）。

2. 节点（Node）

节点是执行具体逻辑的函数。每个节点接收当前状态，返回状态更新。

// 节点是一个普通函数
const analyzeInput = (state: typeof StateAnnotation.State) => {
  // 读取状态
  const lastMessage = state.messages[state.messages.length - 1];

  // 返回状态更新（部分更新）
  return {
    step: state.step + 1,
  };
};

节点函数返回的是部分状态更新，LangGraph 会自动合并到完整状态中。

3. 边（Edge）

边定义了节点之间的连接关系，分为两种：

普通边：无条件跳转，如 addEdge('nodeA', 'nodeB')
条件边：根据状态动态决定下一个节点，如 addConditionalEdges('nodeA', routeFunction)

// 路由函数根据状态返回下一个节点名称
const routeDecision = (state) => {
  if (state.needsTool) return 'tool_node';
  return 'answer_node';
};

4. 图（Graph）

图是将状态、节点、边组合在一起的容器。

const graph = new StateGraph(StateAnnotation)
  .addNode('analyze', analyzeInput)
  .addNode('decide', makeDecision)
  .addEdge(START, 'analyze')
  .addEdge('analyze', 'decide')
  .addConditionalEdges('decide', routeDecision)
  .compile();

注意最后的 .compile() 是必需的，它将图定义转换为可执行的应用。

执行流程可视化

下面的图表展示了 LangGraph 应用的典型执行流程：

关键点：

状态在整个执行过程中被维护和传递
LLM 可以在决策节点决定执行路径
循环和分支都是自然支持的

实践指导

理解核心组件

在开始使用 LangGraph 之前，确保你理解以下核心组件的作用：

组件	作用	类比
StateGraph	图的容器，定义整体结构	React 的组件树
Annotation	定义状态的结构和更新规则	TypeScript 的 interface
节点函数	执行具体业务逻辑	Express 的路由处理器
边	定义节点间的跳转关系	状态机的转换规则

设计你的第一个图

设计 LangGraph 应用的基本步骤：

定义状态结构：思考你的应用需要维护哪些数据
识别节点：将业务逻辑拆分为独立的处理单元
设计边：确定节点之间的跳转逻辑
编译运行：调用 compile() 并通过 invoke() 执行

调试技巧

使用 LangGraph 的内置可视化功能来理解你的图结构：

const representation = graph.getGraph();
console.log(representation.drawMermaid());

这会输出 Mermaid 格式的图定义，可以在支持 Mermaid 的工具中可视化。

小结与延伸

通过本节学习，你应该已经理解了：

LangGraph 的核心概念：图结构建模、动态控制流
与传统链式结构的区别：灵活性 vs 可预测性
基本组件：状态、节点、边、图
适用场景：智能代理、复杂决策系统

在下一节《Agent概念》中，我们将深入探讨如何使用 LangGraph 构建不同类型的智能代理。

引言​

核心概念解释​

LangGraph 的定义​

图结构 vs 链式结构​

关键特性对比​

链式结构 (Chain)​

图结构 (Graph)​

LangGraph 的核心构建块​

1. 状态（State）​

2. 节点（Node）​

3. 边（Edge）​

4. 图（Graph）​

执行流程可视化​

实践指导​

理解核心组件​

设计你的第一个图​

调试技巧​

小结与延伸​

相关资源​

引言