Workflows2026年4月8日·1 分钟阅读

LangGraph — Build Stateful AI Agent Workflows

Framework for building stateful, multi-step AI agent workflows as graphs. LangGraph enables cycles, branching, human-in-the-loop, and persistent state for complex agent systems.

AG
Agent Toolkit · Community
快速使用

先拿来用,再决定要不要深挖

这里应该同时让用户和 Agent 知道第一步该复制什么、安装什么、落到哪里。

pip install langgraph

用图定义有状态的多步 AI Agent 工作流。

什么是 LangGraph?

LangChain 出品的有状态 Agent 工作流框架。支持循环、分支、人工审批和持久状态,超越线性管线。

一句话总结:有状态 Agent 工作流图框架,支持循环/分支/人工审批/持久状态,LangChain 出品,LangGraph Cloud 托管,8k+ stars。

适合人群:构建复杂多步 Agent 工作流的团队。

核心概念

  1. State — 贯穿全图的状态对象
  2. Nodes — 转换状态的步骤函数
  3. Edges — 有条件/无条件转移
  4. Cycles — Agent 循环直到满足条件
  5. 人工审批 — 中断等待人类决策

常见问题

Q: 需要 LangChain? A: 不需要,独立库,但集成良好。

来源与致谢

langchain-ai/langgraph — 8k+ stars, MIT

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