🕸️ LangGraph 是什么？

⚡ 一句话秒懂

AI工作流的「流程图工具」，画线就能跑

📖 举个故事

程序员阿强用LangChain做AI应用时发现，遇到「如果条件A则走分支B，否则走分支C」这种逻辑就卡住了。后来他发现了LangGraph：可以像画流程图一样定义AI的工作流程。从「开始」画一个框→「判断用户意图」→如果「查天气」走向天气API→如果「订外卖」走向外卖API。画完流程图，AI就开始跑起来了。

💡 类比理解

暂未补充。

🧩 真实例子

暂未补充。

🛠️ 怎么实际使用

LangGraph适合复杂流程控制。例如做审核系统：AI检测内容→如果含敏感词走人工审核→如果安全自动通过→通过后记录日志。或者做多步推理：AI接收问题→搜索→如果信息不足再搜索→汇总答案。用流程图的方式定义每一步做什么、出错怎么办、分支怎么走。

📚 进阶原理

LangGraph扩展了LangChain的状态图能力，支持有环图（Agent Loop）、条件边（Conditional Edge）和节点间状态共享。每个节点是计算函数（LLM调用或工具调用），边定义执行流向。内置人机交互节点、断点续跑和并行执行。基于Pregel图计算模型，支持持久化状态。

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