LangGraph 介绍

LangGraph 是 LangChain 框架的扩展，专为创建基于大型语言模型（LLMs）的有状态、多角色应用而设计。它提供了一个灵活的架构，用于构建复杂的多步骤 LLM 应用，其中状态管理和流程控制至关重要。

为什么需要 LangGraph？

传统的 LLM 链通常限于线性执行路径。然而，现实世界的应用经常需要：

  • 具有条件分支的复杂控制流

  • 循环执行模式（循环和递归）

  • 具有协调角色的多智能体系统

  • 跨执行步骤的持久状态管理

LangGraph 通过提供基于图的框架解决了这些需求，使开发人员能够定义复杂的执行流程，同时在整个过程中维护应用状态。

主要功能

1. 状态管理

  • 在整个执行周期中维护和更新状态

  • 在不同步骤和代理之间传递上下文

  • 定义具有类型接口的自定义状态对象

2. 基于图的工作流定义

  • 定义代表任务或智能体的节点

  • 创建边以建立执行流

  • 支持基于状态的条件分支

  • 启用循环执行路径

3. 智能体网络

  • 创建具有专业角色的多智能体系统

  • 促进智能体之间的通信和协调

  • 定义智能体交互协议

4. 调试和可观察性

  • 可视化图执行路径

  • 跟踪整个执行过程中的状态变化

  • 与 LangSmith 无缝集成以进行监控

5. 与 LangChain 集成

  • 构建在 LangChain 的组件架构之上

  • 与现有的 LangChain 工具、模型和检索器兼容

  • 增强 LCEL（LangChain 表达式语言）功能

常见用例

  • 复杂推理系统：具有反馈循环和验证的多步推理

  • 智能体编排：协调多个专业智能体以完成复杂任务

  • 交互式应用：处理有状态的对话和用户交互

  • 工作流自动化：使用 LLMs 构建复杂的业务流程自动化

LangGraph 如何融入 LangChain 生态系统

LangGraph 通过提供有状态、基于图的应用所需的基础架构，扩展了 LangChain 的能力。虽然 LangChain 提供了基本构建块（模型、工具、内存），但 LangGraph 提供了将这些组件组装成具有复杂执行流程的复杂系统的架构。

通过将 LangChain 的组件与 LangGraph 的状态管理和流程控制相结合，开发人员可以构建更强大、更灵活的 LLM 应用，更好地模拟人类推理过程和多步骤工作流。