在探索人工智能的無限可能中，構建智能代理（Agents）已成為技術發展的新前沿。LangChain的最新擴展——LangGraph以其獨特的技術架構構建方式，為AI領域的創造帶來了前所未有的靈活性和控制力。

一、LangGraph的架構之美

LangGraph的誕生，不是偶然，它是在LangChain堅實基礎上的自然延伸。作為一個擴展庫，它與LangChain的現有組件水乳交融，共同繪制了AI發展的新藍圖

工作流程：通過精確定義圖的節點與邊，LangGraph將復雜的基于LLM的任務細節轉化為直觀的Graph表示。在任務執行過程中，中央狀態對象不斷更新，確保了任務的連續性和一致性。

在構建好 StateGraph，并增加 Node 和 Edge 后，可以通過 compile 編譯成可運行的應用示例如下：

二、核心概念解析

• StateGraph是LangGraph中代表整個狀態圖的基礎類。它是應用狀態管理的中心，負責維護和更新應用在運行過程中的各種狀態信息。StateGraph使得開發者能夠清晰地追蹤和控制應用的每個階段，確保了狀態的一致性和可管理性。
• Nodes（節點）是構成狀態圖的基本單元。每個節點可以是一個獨立的任務，如推理函數調用、檢索器調用、響應內容生成或問題重寫等。節點的設計允許開發者將復雜的AI任務分解為可管理的小塊，每一塊都是一個可調用的函數、Chain或Agent。

• 特殊節點 END節點：一個特殊的節點，它的進入標志著任務的完成和應用的結束。

• Edges（邊）：定義了節點間的跳轉關系，它們是任務流程中不可或缺的部分。LangGraph中的邊有三種類型：
• Starting Edge 任務的起點：一種特殊的邊，它定義了任務運行的起始節點。與普通邊不同，起始邊沒有上游節點，它標志著任務的開始。
• Normal Edge：普通邊，代表上一個節點完成后，流程將立即轉移到下一個節點。這種邊確保了任務的線性執行，如從Tools調用到LLM推理的順暢過渡。
• Conditional Edge：條件邊，它在節點間引入了條件判斷。這種邊不僅連接了上游和下游節點，還引入了一個條件函數，根據函數的返回值來決定流程的分支。例如，Check Relevance節點使用條件邊來判斷文檔的相關性，從而決定是生成回答還是重寫問題。

三、LangGraph的應用構建

LangGraph革新了AgentExecutor的設計方式，將黑盒操作透明化為直觀的圖形界面，讓開發者能自定義內部結構，實現更高層次的功能性與靈活性。通過LangGraph，即便是基礎的ReAct范式Agent也能被重新構建，以圖形化手段細化邏輯，推進AI應用的智能化與可定制化進程，實現更復雜的交互與決策能力。

上圖示例代碼：

總結

LangGraph在構建LLM應用時展現了強大的控制能力和靈活性。通過Graph的定義，開發者可以對AI代理的處理過程進行細致的編排設計，滿足復雜場景的產業應用需求。

本文轉載自公眾號頂層架構領域

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