LangGraph

基于图的有状态多 agent LLM 工作流编排框架。

插件与代理agent-frameworkgraphstatefulorchestration

LangGraph 把 agent 工作流建模为有向图，显式管理状态、循环与人在环检查点。可与 LangChain 配合，也可单独使用——适配任何 LLM SDK，包括 Anthropic SDK。

它做什么

面向有状态多步 agent 的底层编排——用显式状态通道把节点连成图
checkpointing 一等公民：持久化状态、恢复、回退、对 agent 运行做时间旅行
运行时内置人在环中断、流式与持久执行
LangGraph Platform 托管部署；LangSmith 做追踪
Python 与 JavaScript 能力对齐（pip install langgraph / npm install @langchain/langgraph）

当 prompt 循环式 agent 不够用时：需要可恢复的长任务、可审计的状态迁移或人工审批门的场景。比 CrewAI 更啰嗦是有意的——用样板代码换控制力。

# Python
pip install -U langgraph

# JavaScript / TypeScript
npm install @langchain/langgraph

「自己画图」意味着一段实打实的设计期——留好时间。Claude 通过 langchain-anthropic 包（init_chat_model）接入，需要单独安装配置。LangSmith/Platform 的生态拉力对个人项目可能过重。

代码仓库

收录日期

2026-08-11